（检测技术与自动化装置专业论文）人体经络电信息处理方法研究.pdf

北京化工大学硕士学位论文 人体经络电信息处理方法研究 摘要 经络是联络脏腑肢节，沟通内辩贯穿上下，运行气血，协调 阴阳，调节人体各部的通路。特别值得我们注意的是，它们具有传 输物理与化学材料和信息的功能。经络理论的分经辩证和经穴诊法 主要是通过中医人为的辨析患者的症状体征以及相关部位发生的病 理变化等来确定疾病的经络归属，从而采用相应的中医治疗方法作 用于经络穴位，激发经络本身的功能，以达到治疗疾病的目的。近 年来，随着现代医学的迅速发展，以及人们对一些经络特性的进一步 认识，经络研究与其他学科不断渗透、交叉、结合。经络研究和诊 断领域正越来越多地引入一些先进客观的检测方法，如皮肤电阻检 测、放射性核素示踪、低频声信号检测、红外辐射成像等，结果表 明在同等条件下，人体经络线上的声、光、电、磁等各种物理指标 经过一定的信息处理手段能较准确地反映人体的病理状况。但经络 作为中医的一个深奥的分支，今后的研究中还需要更科学更系统更 高效的研究方法帮助我们更快地揭开中医经络的神秘面纱，发挥它 在疾病监测和诊断中的巨大作用。 本文介绍了以跨足厥阴肝经( 太冲穴为入1 ：3 ) 与足少阴肾经( 太 溪穴为出口) 的关键段为例的电信息传输特性实验，作出了人体经络 关键段的电信息传输特性与相关器官、组织的健康状况及病情之间 ： ， 存在着十分准确的数学关系这一颇具启发性的结论。 摘要 为此，我们建立起一套与现代信息处理方法相结合的经络实验 与分析方法。在简要介绍m a t l a b 和b p 人工神经网络及一个经络电 信息传输特性实验的基础上，详细论述了在m a t l a b 6 中，如何设计 b p 网络。给出了能够颇为准确地描述部分患者的相关经络与血糖指 标值之间的数学关系的b p n n 神经网络。 关穗询；b p 神经网络m a t l a b 经络电信息 北京化工大学颂士学位论文 a n a p p l i c a t i o no f b pn e u r a ln e t w o r k ，i ne l e c t r o n i c i n f o r m a t i o no fm e r i d i a n a b s t r a c t m e r i d i a ni st h eb o d yc h a n n e li nw h i c hh u m a nb l o o da n dv i g o rr u n a n dh u m a nh e a l t hi sa d j u s t e d t h em o s te s s e n t i a lr e s e a r c hm e t h o da b o u t m e r i d i a ni st ot r e a tp a t i e n t sb ya s s o c i a t i n gd i s e a s e ss h a r i n gs o m es i m i l a r s y m p t o m sa n dc o m m o np r o p e r t i e sw i t hc e r t a i ns e c t i o no fm e r i d i a na n d p u n c t u r i n gs o m ep o i n t so nt h ep a t i e n t sb o d ys o 嬲t oa c t i v a t et h e f u n c t i o no ft h eb o d yc h a n n e la n dt or e g u l a t et h ep a t i e n t s b l o o da n d v i g o rt oa n o r m a ls i t u a t i o n w 娩d e v e l o p m e n to fm o d e r nm e d i c i n ea n d a c q u a i n t a n c ew i t hm e r i d i a n ，m o r ea n dm o r ea d v a n c ea n do b j e c t i v e d e t e c t i o n sa r ei n t r o d u c e di n t om e r i d i a nr e s e a r c h a sar e s u l t ，s o m e p h y s i c a ls i g n a ls u c ha se l e c t r i c a lo re l e c t r o n i c ，m a g n e t i ci n d e xa l o n g h u m a nm e r i d i a np r o v e dt ob ea b l et or e f l e c th u m a nh e a l t hs i t u a t i o n c o m p a r a t i v e l ye x a c t h o w e v e r , a sa ni m p o r t a n tb r a n c ho fc h i n e s e m e d i c i n e ，m o r es c i e n t i f i ca n de f f e c t i v er e s e a r c hm e a n sa r es t i l lw a n t e d a ne x p e r i m e n to n t r a n s m i t t i n g c h a r a c t e r so fh u m a nm e r i d i a n e l e c t r o n i cs i g n a l si si n t r o d u c e di nt h i sp a p e r a n di nt h ee n d ，w er e a c ha c o n c l u s i o nt h a tt h e r ei sa ne x a c tm a t h e m a t i ct e l a t i o nb e t w e e nt h e b o d y c h a n n e le l e c t r o n i cs i g n a l sa n dd i s e a s e s f i n a l l y ，as e to fh u m a n 摘要 m e r i d i a ne l e c t r o n i cs i g n a ld i s p o s i n gt e c h n i q u e i sw ee s t a b l i s h e d m a t l a ba n db pn e u r a ln e t w o r k ( b p n n ) i se x p l a i n e db r i e f l ya n dt h e d e s i g n i n gp r o c e s s i o no fb p n nd e s i g n i n gb a s e do nt h ee x p e r i m e n tw i l l b ee x p l a i n e da tl e n g t h k e yw o r d s b pn e u r a ln e t w o r km a t l x be l e c t r o n i cs i g n a lo f m e r i d i a n 北京化工大学硕士学位论文 s i s 符号说明 ( s p e c i a li n p u ts i g n a ) ，专用输入信号，s i s ( k ) = s i s l ( k ) + s i s 2 ( k ) + s i s 3 ( k ) ，k = l ，2 ，： 一个绝对值最大值为1 5v 的近似自噪声电压信号； 量值为0 2 5 y 的直流信号； 幅值为0 1 2 5 y 的近似正弦波信号 神经网络输入 神经网络权值 神经网络阀值 系统辨识模型参数 系统辨识模型参数 系统辨识模型的统计性相对拟合误差 最小二乘估计参数向量 最小二乘估计值 归一化的经络电信息曲线 第四层变换的细节函数 经络电信息频谱曲线 激活函数 神经网络输出 血糖测量值 波峰的最大值y 积分值 频率分布重心。 i x ，聆鹳陷a h “纵默陀昵眩cij b d 时 川蹦洲朋m瑚伪加 吼趼趿n耵虬ms艮秒口nn确a t h n 虻 北京化工大学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取褥的成果。除文中已经注明引用的内容外， 本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。 对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方 式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者签名：查兰：堡 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留黍嗽用学 位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识 产权毕位属北京化工大学。学校有权保留并向围家有笑部门或 机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅； 学校可以公布学位论文全部或部分内容，可以允诈采用影 印、缩印或其它复制手段保存、犷编学位论函 保密论文注释：本学位论文属于保密范崮，在上年解密后适 用本授权书。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适 用本授权书。 作者签名：查墨! 同期： 2 0 0 ，2 , 6 导师签名：舳扯 日期：j 塑么。包。l 北京化工大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1引言 中国医药学凝结着中华民族数千年的生命智慧，是世界传统医学的重要组 成部分。中医临床效果显著，具有非凡的防病治病能力，但其基础理论和诊疗 方法发展缓慢，已经落在了现代科学的后面。经络学说是运行气血联系脏腑和 全身各部的通道，是人体功能的调控系统。经络学说即阐述人体经络的巡行分 布生理功能病理变化及其与脏腑的相互关系的学说，是针灸学的基础，是中医 的重要组成部分，贯穿在中医学生理、病理、诊断、针灸和药物治疗各个方面， 对中医各科的临床实践有重要指导意义。由于传统中医学诊断号脉和针灸本质 上都是靠医生的感受来把握，缺乏客观严谨的研究手段和理论支持，得不到西 方医学界的认同，加之传统中医技术很难掌握，所有这些都严重阻碍了中医学 的发展和向世界推广的进程。本论文把先进的现代信息处理技术与传统中医理 论相结合，进行人体经络电信息的动态传输特性研究，比目前广泛采用的通过 测量经络穴位电阻率进行诊断的方法更为先进有效和可靠。 自1 9 5 0 年日本的中谷义雄在名肾病患者下肢皮肤测到许多良导点( 沿人 体经络线分布的皮肤导电量较高的点) 后，国内外许多研究人员开展了大量的 经络电阻的检测研究工作。我国研究人员运用两电极法，放射性核素示踪，低 频声信号检测。红外辐射成像，体表超微弱等方法对经络的发光检测，钙测定 等方法对经络的声、光、电、热、磁、核等物理和化学特性作了大量的研究， 取得了些重要研究成果和进展“”。 针对现有经络电信息研究手段在可靠性稳定性和抗干扰性方面的欠缺以及 经络电信号本身信号弱，容易混杂噪声的特点，用姒t l a b 6 中提供的神经网络 工具箱实现了b p 网络的设计，给出了能够颇为准确地描述部分患者的相关经络 电信息与血糖指标值之间的数学关系的b p - n n 神经网络，设计出了一套先进的 经络电信息处理的软硬件方法。 1 2 基于人体经络电信息的生理分析诊断研究现状 自1 9 5 0 年至今，经络电信息检测方法日趋成熟和多样化，但这些检测手段 仅限于对经络的声、光、电、热、磁、核等物理和化学特性作了一些研究，对 经络电信息本身的一些特性有了一定认识，距离利用经络电信息进行准确的疾 病诊断这一目标还有很多工作要做。同时。人们利用人工神经网络进行疾病诊 断的研究和试验也取得了一定成果，但把经络电信息用现代信号处理手段处理 第一章绪论 后建立神经网络用于疾病诊断还没有先例。现将一些比较成熟的经络电阻的检 测研究方法及成果介绍如下：嘲 1 2 1 皮肤电阻检测 皮肤电阻检测是在经络巡行线路的客观检测中应用最早的方法之一。数十 年的研究结果表明，经穴具有低电阻、高电位的电学特征。 1 9 5 0 年日本京都大学生理学教授中谷义雄博士( d r y o s h i on a k a t a n i ) 研究穴道与经络时，发现在皮肤上有一系列的良导电点和良导络。这些“良导 点一与“良导络”，正与我国古典针灸所定的穴道与经络的位置一致。他观察 到这种良导电与良导络是身体各器官反映在体表的一种形式，经由庭映电阻、 电流来测定，进一步观察各器官机能是否正常。可输入电脑存储，将测量结果 加以分析画出曲线，并且可以判读健康与身体能量状况。 钕对早期咀皮k 电阻捡瓤直法的缺陷。福建省史医药硪究院簦墼位掇据匾 电极法的原理组装了一套专用于皮肤电阻检测的微机系统。对十四经的测i 式结 果显示，皮肤低阻点的分布基本上是巡经的，低阻点的电阻一般为8 0 l o o k q ， 而其周围的非低阻点的电阻值则在6 0 0 k o 以上，两者相差5 1 0 倍，甚至更多， 对比非常清楚。当测试电压递增和递减时，低阻点的电阻随测试电压的递增和 递减而相应地下降和上升，但始终处于低阻状态。 机体在不同的病理状态下经穴皮肤电也会产生较大变化。大量临床和实验 的资料表明，当脏腑处于病理状态时，常会在其相关经脉的穴位处出现皮肤电 的变化，是脏腑一经穴相关的客观现象。因此，可以通过经穴皮肤电测值的偏低、 偏高和左右失衡等变化，分析判别其病位之所在，以此作为辅助诊断疾病的一 种方法。同时，也可以从经穴皮肤电变化的规律，决定针刺取穴的最佳处方， 从而提高临床疗效。 1 2 2 放射性核素踉踪 在经络巡行线路的客观显示和检测中，放射性核素示踪技术也是较早得到 应用的一种方法。早在6 0 年代初，我国学者就开始应用放射性同位素示踪的方 法检测经脉巡行线路。在人体的穴位注入低于治疗量的3 2 p ，以盖缪计数器记 录，可以观察到相应经脉线上的放射强度较其两侧旁开的对照部位高，所测试 到的十二条同位素的示踪轨迹与传统的十二经脉的路线大体一致。在非经穴部 位注射，观察不到同位素巡经迁移的现象。 北京化工大学硕士学位论文 1 2 3 低频声信号检测 1 9 8 0 年，辽宁中医学院首先以低频声信号( 即低频机械振动波) 为指标开 展经络巡行路线的监测工作。近年，这一检测技术有了进一步的提高，从单探 头发展到六探头测试，并采用计算机采样处理系统从定性提高到定量分析阶段。 实验发现，巡经性声波的出现必须有适宜的传声强度和频率。经络的传声速度 仅为每秒1 0 米左右比周围组织缓慢许多，表明经络有自己的独特结构。根据低 频声的巡经性及其对响应脏腑具有调节作用的特点，经络输声疗法被用于临床， 取得了满意疗效。尽管这些试验结果在其他经脉得到重复，但声波的传播规律 与经络的关系及其传播的媒介有待迸一步证实和探索。 1 2 4b p 神经网络技术在疾病诊断中的应用 b p 网络即反向传播网络( b a c k p r o p a g a t i o nn e t w o r k ) 是对非线性可微分 函数进行权值训练的多层前向网络。它主要用于以下几个方面： ( 1 ) 函数逼近：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络逼近一个函数 ( 2 ) 模式识别：用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来 ( 3 ) 分类：把输入矢量以所定义的合适方式进行分类 ( 4 ) 数据压缩：减少输出矢量维数以便于传输或存储 目前，b p 神经网络( b a c k p r o p a g a t i o nn e u r a ln e t w o r k ) 已用于许多疾 病诊断，包括帕金森病、阿尔茨海默病、癫痫病、孤立性肺结节鉴别诊断，肌 肉萎缩，膀胱出口梗阻，泌尿道结石、肺栓塞等。“”嘲哪“ b p 应用于疾病诊断的灵敏度和特异度较高。b p 最早在临床医学中应用的领 域之一就是临床疾病诊断。早在1 9 9 1 年，b a x t 将b p 用于心肌梗死的诊断，通 过适当训练的b p 诊断心肌梗死的敏感度为9 7 2 ，特异度为9 7 5 ，明显高于 临床医生( 7 7 7 ，8 4 7 ) 。 e l s o l h 等将b p 应用于活动性肺结核的诊断，结果训练集中b p 正确诊断 肺结核的灵敏度为1 0 0 ，特异度为7 2 ，医生的灵敏度为4 7 ，特异度为7 5 ； 测试集中b p 的灵敏度为1 0 0 ，特异度为6 9 ，医生的灵敏度为6 4 ，特异度为 7 9 。显然b p 诊断活动性肺结核的能力高于医生的临床评价，测试的结果还表 明所建的b p 能很好地推广到新病人的诊断。不过，研究中提到b p 易导致过度 拟合，特别是在增加隐含层神经元来提高网络处理能力时更是如此。国内王家 祥等探讨了b p 在肝癌诊断中的应用价值。结果其对肝癌诊断的准确率、敏感性 和特异性分别为9 1 7 、8 8 2 和9 4 6 。较以往的传统方法具有更高的敏感性 第一章绪论 和特异性，但本组病例偏少( 1 0 0 人次) ，有必要继续积累病例资料进一步深入 研究。 为了验证b p 在鉴别恶性肿瘤和提示原发灶不明肿瘤的原发部位中的应用 价值。杨美琴等建立了8 种血清肿瘤标志物( t m ) b p 诊断模型，结果在未参考各 种t m 阈值范围的情况下，经计算机盲法检验所有鉴别模型准确率都达8 0 以上。 此研究也提到其病例数不多( 1 3 3 例) ，预计增加更多的检测样本后，可进一步 提高检测效果。 另有一大样本资料用于冠心病诊断的研究，赵炳让等通过1 2 0 0 份病例的训 练，3 0 0 例用于训练时的检测，然后对1 6 7 例病例进行模拟诊断。结果b p 诊断 的准确性为9 1 0 2 ，敏感性及特异性分别为9 2 7 9 和8 7 5 0 0 5 。并可对初次就 诊者做出正确的判断，可在不同医院，特别是社区医疗中帮助医生对不同年龄、 性别、病史的患者进行临床判断，确定进一步需要处理的方案。 1 3 本课题的研究意义和主要研究内容 1 3 1 本课题的研究意义 目前，国内外利用生物、化学、物理、电子信息技术对人体生态、病态、 特别是重大流行性疾病的非介入性快速诊断技术与相关理论正在迅速发展；而 各现代科技领域的发展，特别是微电子测量、数据处理技术的迅速发展又为诊 断技术的发展提供了强有力的工具。 另一方面，由于历史的原因和我国技术研究水平相对落后，目前中华医学 的诊断手段，经络现象的发现和经络学术的形成发展主要依靠人的实践经验， 缺乏科学、系统的实验论证。在临床工作中医生大多是凭借一些临床资料如患 者症状、体征以及各种检查结果根据临床经验得出结论，但疾病的诊断存在大 量的特例及反例，信息来源既不完整又含有假象，且经常遇到不确定性信息， 哪些资料的价值大应着重考虑，哪些只作次要考虑，各个医生的意见有时很不 一致，这往往使决策相互矛盾或无理可循。而b p 人工神经网络的自学习、联想 记忆、高度并行、容错等功能可以突破这一障碍，根据已学会的知识和处理问 题的经验对复杂问题做出合理的判断，因此，b p 很适用于医学领域的疾病诊断， 国内外已有很多成功的范例。 在这样的现实背景下，经络电信息传输特性研究有其重大的实际意义：其 发展前景必然是用现代信息处理技术对病人的经络电信息进行数据采集，信号 处理后作为b p 诊断网络的输入变量，以是否为某种疾病为输出变量来建立诊断 4 北京化工大学硕士学位论文 模型，从而建立起一种完成以经络电信息为原始数据的疾病诊断。这种诊断方 法可以快速测取到大量的经络电信息，并发挥人工神经网络的优势，建立起较 为准确的疾病诊断模型，推动中医经络学的发展。本课题所采用的人体电波获 取技术有利于最方便快速地获得大量的相关部位的人体经络电信息，并最终结 合m a t l a b 工具箱建立起一个能够颇为准确地描述部分患者的相关经络与血糖 指标值之间的数学关系的b p n n 神经网络。“ 本课题工作的意义在于： 1 通过实例证明，用我们的方法获取的人体经络电信息与经络相关病情之 间存在一定的数学关系，从而提醒人们重视从经络电信息的角度发展医疗诊断 技术，特别是非介入性诊断技术； 2 提供了一定的成功经验，这些经验有利于今后的研究者通过更进一步的 机理分析与实验分析相结合的努力，建立起在一定范围内适用的基于经络电信 息的非介入性血糖测试法，并不断地开拓其适用范围。 i 3 2 本课题的主要研究内容 本文在实验中选取糖尿病人的足厥阴肝经的太冲穴为输入端、足少阴肾经 的太溪穴为输出端的经络电信号( 根据中医经络学分经辨症的理论，我们选取 了这一段能反映糖尿病病理状况的经络测取其电信号) 作为测量对象，经过一 套科学的数据处理程序后得到三个经络电信号特征值作为输入变量，以病人的 血糖值为输出变量来建立诊断模型。同时，采用相关性分析从侧面验证我们所获 得的电信息与血糖值之间的相关关系的存在，并逐步验证在信息处理的逐步加 深过程中相关性的逐步提高。诊断模型包括两个基本程序：训练和测试。 训练：三个经络电信号特征值作为网络的输入数据加到其输入端，同时调 整神经元之间的连接权值以使网络的输出和实际的病例情况相符，即网络的输 出逼近病人的血糖值。若训练集网络的输出基本上( 9 5 或更高) 与实际结果一 致，则训练过程结束，认为b p 已建立起病人的各种因素与他是否为某疾病患者 之间的函数映射关系。为了使函数关系具有普遍性，以便提高准确性，一般对 某种疾病往往要输入大量的样本才能获得良好训练的b p 系统。测试：对新的候 诊病人，将他的情况输入到训练好的神经网络中去，根据网络的输出结果就可 以知道他大致的血糖值。 实验所采用的简便易行的测量分析方法，有助于非介入式诊断技术的建立， 具有十分可观的应用前景；所采用的现代信息软、硬件技术有助于建立稳定可 第一章绪论 靠的实验模型、有助于传统中医科学与现代医学科学的对话界面，对测试结果 给出定量的描述。 在内容安捧上首先介绍b p 神经网络的一些基础知识和基础理论，再介绍经 络电信息传输特征基本实验，最后是糖尿病的经络电信息b p 神经网络结构设计 及其m a t l a b 实现。各章主要内容如下： 第二章介绍基于经络电信息的数据采集系统。主要介绍经络电信息的数据 采集及初步数据处理过程。 第三章介绍b p 神经网络基础知识和基本理论。主要介绍人工神经网络神 经元的模型结构和b p 神经网络算法及训练过程。 第四章介绍经络电信息传输特征的应用，主要介绍在望京医院合作的糖尿 病诊断经络电信息传输特征基本实验。 第五章总结，总结本试验的成功之处及本试验需要改进的领域。 6 北京化工大学硕士学位论文 第二章基于经络电信息的数据采集系统 经络的特异实质结构至今尚未探明，但已有的大量试验证据使人们能够初 步掌握经络现象的规律性。利用现代控制理论和系统科学中的黑箱方法，不直接 考察经络的内部结构，而是通过外部观察和试验来考察经络系统的输入输出及 其动态过程，研究经络的功能和特性，探索其结构和机理。这种现代经络黑箱方 法的研究，也为经络诊断和治疗提高了精确性和有效性。为了能够实现这种方 法，我们选用电信号作为输入输出信号；通过对经络输入、输出的信号进行合 理的数据处理，建立起在一定范围内适用的基于经络电信息的非介入性病症诊 断方法。实验系统包括： 硬件部分：自动信号发生和数据采集分析系统。由主动电压信号测量仪组 成。 软件部分：对实验数据进行初步的处理分析，提取有用信息。由系统辨识、 小波变换和b p 神经网络训练的m a t l a b 程序实现。 2 1 主动式电压信号测量仪硬件部分 主动式电压信号测量仪由四大部分组成。即：信号发生、数据采集、计算 及显示、数据处理。信号发生部分产生电压信号作为系统激励输入系统，数据 采集部分对系统输入输出进行同步数据采集，并将采集信号瞬时值进行保存， 同时为便于进行观察还需要对采集的数据进行实时显示。系统辨识、信号的分 析、特征提取和分类识别等操作都在数据处理模块中实现。 图2 - 1 主动式电压信号测量仪框图 f i g u r e 2 - 1t h ep r i n c i p a ls h u c t i i r ec h a t to f a c t i v ev o l t a g ee q u i p m e n t 第二章基于经络电信息的数据采集系统 主动式电压信号测量仪硬件部分( 如图2 - 1 所示) 主要由d s p ( d i g i t a l s i g n a l p r o c e s s i n g 数字信号处理器) 芯片、a d ( 模数转换) 芯片、u s b ( u n w e r s a ls e r i a lb u s 串行通用总线) 接口控制芯片以及相应的外围电路构成的( 如图2 - 1 所示) 。 硬件整体工作原理是：信号从模拟量输入接头输入，然后经过阻容元件、多路 开关进入仪器放大器，经过仪器放大器实现阻抗匹配和干扰抑制，再送到程控 放大器，然后送到a d 芯片。d s p 首先选通相应的传输通道，然后触发a d 转 换，转换完成后，结果送到f i f o ( f m t i nf i r s t o u t 先进先出寄存器) ，通过u s b 总 线，将结果送至p c 。 在经络电信息采集系统中，由d s p ( d i g i t a ls i g n a lp r o c e s s i n g 数字信号处理器) 产生p r b s ( p s e u d o - r a n d o m b i n a r y s e q u e n c e 伪随机二进制序列) ，然后将信号旅 加到一个充分靠近某穴位的表皮点上，最后从与此穴位相关的一段经络的另一 个穴位的充分靠近的体表点上测取响应输出。由a d 对系统输入和输出端进行 同步采集，数据经u s b 总线存储于计算机待进行离线分析处理。 2 2 数据的初步处理 经过试验室模拟，对主动式电压信号测量仪采集的信号经过如下的初步处 理，可以获得对病症的比较理想的初步诊断。1 2 1 肼m 。 1 ) 对主动式电压信号测量仪采集的输入、输出信号( 离散值) 进行系统辨识 ( 最小二乘参数估计与结构检验) 而获得其结构线性化的含非线性项的数学 模型。 2 ) 对所有个人、次的模型输入一个相同的标准信号，得到标准输出； 3 ) 为了克服接触点差异所造成的导电性能差异，将所有的标准输出转换成最 大值为i 的归一化量值； 4 ) 对所有归一化输出进行小波变换，获得他们的第4 层细节函数； 5 ) 对细节函数求快速傅里叶变换，得到他们的频谱曲线； 6 ) 求频谱曲线的波峰的最大值、积分值和频率分布重心( 称为信号特征值) 。 2 2 1 系统辨识 2 2 1 1 系统辨识简介 系统辨识的目的是建立数学模型，其实质就是在一组模型类中选择一个模 型，按照某种准则，使之能最好地拟合由系统的输入输出观测数据体现出的实 8 北京化工大学硕士学位论文 际系统的动态或静态特性( 系统辨识的一般步骤如图2 2 所示) ，辨识方法就其 所涉及的模型形式来说，可以分成两类：非参数模型和参数模型辨识方法。 非参数模型辨识方法是在假定过程是线性的前提下，不必事先确定模型的 具体结构，因而这类方法可适用于任意复杂的过程；参数模型辨识方法必须假 定一种模型结构，通过极小化模型与过程之间的误差准则函数来确定模型的参 数，如果模型的结构无法事先确定，则必须利用结构辨识方法先确定模型的结 构参数，再进一步确定模型参数。 图2 - 2系统辨识的一般步骤 f i g u r e 2 - 2af l o w c h a r tf o rs y s t e mi d e n t i f i c a t i o n 在本论文中，实验采用了最b - - - 乘辨识。辨识过程和原理如下： ( 1 ) 用一个n 阶常系数差分方程来描述动态系统 y ( k ) + a l y ( k - 1 ) + + any ( k - n ) = b o u ( k ) + b l u ( k - + + b n u ( k - n ， ( 2 1 ) 假设系统是n 阶的稳态系统。给定n 得知和输入输出测量值 l ，倒，j ，倒 ， 要求估计出常系统参数a ，和6 ，。 通过把输入一输出数据拟合为系统方程来解决上述问题，以便在最小平方 误差意义上选择最好的参数值。首先，考虑到拟合误差而引入残差e 仇) 把方程 ( 2 - 1 ) 写成下列形式 j ，( 七) = a , y ( k - o + b , u ( k - o + e ( k ) ( 2 2 ) = 1t = o 定义2 n + l 维输入一输出向量善阮) 为 9 第二章基于经络电信息的数据采集系统 x ( k ) = 一y ( k - 1 ) ，一y ( k n ) ，u ( k ) ，u ( k - n ) 。 ( 2 3 ) 2 n + l 维参数向量口为口 口= 口l ，口一，j ( 2 - 4 ) 这样，利用数据 u ，y ) 【扣1 ，( ) ，建立个方程的方程 组 ，二栅+ e( 2 5 ) 式中，： y 白以夕，向记，6 叶肋 7 e = e e 向订j ，p 伤心j ，p 扫什 7 工7 0 + 1 ) z 7 0 + 2 ) 并7 + ) - y ( n ) 一y ( n + n y ( j ，+ n - 1 ) y o ) - y ( 2 ) 一灭 ，) 甜+ 1 ) u ( n + 2 ) ( 拧+ n - 1 ) u o ) ”( 2 ) ( ) 如果建立了向量方程( 2 - 5 ) ，其中r 和j 是给定的，就能在最小二乘 的意义上方便地估计参数向量口。也就是最小二乘估计值舀 扫= ( r 7 r ) 一1 2 7 】， ( 2 6 ) 2 2 1 2 系统辨识建模的应用 例如： 利用主动式测量仪得到图2 - 3 所示的输入、输出曲线； 假定输入与输出之间的动态传输关系为： y p 2 ( k ) = a 。y p ( k - 1 ) + a 。y e ( k 一2 ) + a 。y p ( k 一3 ) + b 。s 1 。( k ) + b s i s ( k - 1 ) + b 2 se s ( k 一2 ) ( 2 - 7 ) 利用附录1 的系统辨识程序，可以得到系统的参数如下： a 1 = o 6 。a 2 = 0 2 ，a s = o 1 8 b o ：o 0 0 0 5 ，b l = 一0 0 0 2 3 ，b 2 = o 0 0 2 6 该模型的统计性相对拟合误差e s 为 e _ 1 1 1 0 。 可见，该模型的准确度比较高。 i o 北京化工大学硕士学位论文 经塔电信息试验输入信号 经络电信息试验输出信号 图2 - 3 经络电信息的输入、输出曲线 f i g u r e2 - 3c u r v e so f t h em e r i d i a ns i g n a l s 为了数据处理的方便，对所有个人、次的模型输入一个相同的标准信号， 得到标准输出，然后，将标准输出转换成最大值为l 的归一化量值； 由于小波变换在时域、频域同时具有良好的局部化性质，考虑对归一化输 出进行小波分析。 2 2 2 进行小波变换，获得他们的第4 层细节函数； 小波变换是一种信号的时间尺度、时间频率的分析方法，它具有 多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一 种窗口大小固定不变但其形状可改交，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部 化分析方法。即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时问分辨率，在高 频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合于探测正常信号中 夹带的瞬态反常现象并展示其成分，所以被誉为分析信号的显微镜。利用连续 小波变换进行动态系统故障检测与诊断具有良好的效果。 与f o u r i e r 分析理论相比，小波分析具有两大优点；其一是，它是一种对 频联合分析方法，能够根据信号不同的频率成分和时间域采样的疏密，自适应 地调节时频窗口，同时具有时频域局部化的性能：其二是，小波函数可作为许 多经典函数空间的无条件基，通过快速离散小波变换能够实现这些空间中的函 数逼近。 第二章基于经络电信息的数据采集系统 2 2 2 1 小波分析及i d a l l a t 算法： 对于任意信号x ( t ) ，其小波变换定义为某一被称为基本小波( m o t h e r w a v e l e t ) 的函数作位移b 后，再在不同尺度a 下与待分析的信号x ( t ) 傲内 积 呢( 口，b ) = 去柳( 譬游( 2 - 8 ) 式中1 l ，为小波母函数；a 为尺度参数；b 为时间中心参数。 在实际应用中，为了计算方便实现小波变换时对参数 a 、b 进行二进 制离散化。m a l l a t 算法是离散小波变换的一种快速算法，在工程上被广泛应 用。 m a l l a t 算法可以看成用基本频率特性为l l r ( o ) 的带通滤波器在不同尺度 a 下对信号做滤波。由于傅立叶变换的尺度特性可知这组滤波器具有品质因数 恒定，即相对带宽( 带宽与中心频率之比) 恒定的特点。也就是对于l 2 ( r ) 空 间上的任意信号f ，由于信号的分辨率是有限的，按最大尺度n 都可以分解为 分辨率为2 “ 的低频部分和分辨率为2 。( j - l ，2 ，n ) 的高频部分，并可由 它们进行完全重构。多分辨分析只对分解的低频部分进行迸一步分解，而对高 频部分不予考虑。图2 - 4 用信号s 的三尺度分解进一步说明多分辨分析。 s = a 。+ d 。+ d 。+ d 。，a 为信号低频部分，d 为信号高频部分。 图2 - 4 信号s 的三尺度分解 f i g u r e 2 - 4t r i - d e c o m p o s i t i o no ns i g n a l m a l l a t 算法体现了小波的多分辨分析性质，当尺度较小时，时间分辨率 较高，适于分析高频信号；尺度较大时，频率分辨率较高，适于分析低频信 号。 北京化工大学硕士学位论文 离散小波变换主要是建立在二进制小波变换的基础上的。因为不可能在 每个可能的尺度离散点都去计算小波系数，因此只取这些尺度的一小部分，以 及部分时间点。 目前最通行的办法是对尺度按幂级数进行离散化，即令尺度a = 0 ，武，j ；l ，2 ，n 。以幂级数进行离散化是一个高效的方法，因 为幂指数j 的小变换就会引起尺度非常大的变换，动态范围非常大。一般情况 下，a 取2 ，这样非常利于分析，而且适合于在计算机上进行运算。4 1 2 2 2 2 小波变换的应用 根据附录2 所示的程序，归一化后的输出和经过小波变换后的第四层细节 函数如图2 - 5 。 规一化输出 第四层细节函数 图2 - 5 归一化后的输出和小波变换后的第四层细节函数 f i g u r e2 - 5t h ec u n ，e sn o r m a l i z e da f t e rf o u rt i m e so f w a v e l e tp r o c e s s i n g 2 2 3 求取经络电信息的特征值 经多次试验，发现对输出信号作如下处理，最能抓住其特征： 第二章基于经络电信息的数据采集系统 首先，对标准化，归一化的经络电信息y l ( k ) 进行小波分析，获得其第四 层变换的细节函数y , 4 ( k ) ；再对 y “( k ) 进行快速付里叶变换，得到其频谱 曲线f y f ( k ) ，一般形式如图2 - 6 所示。根据频谱曲线，求出该曲线的三个特 征值：波峰的最大值y m 、积分值y i 和频率分布重心y f 。 y t f ) 图2 - 6 频谱曲线及其特征值 f i g u r e2 - 6t h ef r e q u e n c ys p e c t r u mc u l n ea n da t t r i b u t i v ev a l u e s 其中，频谱曲线的强度分布重心 f x y ( f ) ，。2 卫_ 一 ( 2 9 ) _ ) ，( 力 w 频谱曲线的积分值 y l - - x y ( j o 扣l 频谱曲线的最大值 y 。= m 强【y ( 州 ( 2 一l o ) ( 2 一i l ) 这三个特征值的物理意义如下： f o ：反映出频谱曲线的强度分布重心的位置坐标，单位是角频率单位弧 度秒。 乃：反映出频谱曲线的总面积大小，也就是信号总能量的大小，单位是 能量单位： 儿；反映出频谱曲线的最大强度，单位是功率密度单位。 1 4 北京化工大学硕士学位论文 以上三个量都有明确的单位描述，但我们关心的是它们之间的比例关系。 数学模型的参数是在这些比例关系的基础上建立起来的。 经过上述全部实验、数据处理过程所获得的三个特征值在此称为人体经络 关键段电信息传输特性曲线特征值。 经过上述数据的初步处理，初步得到比较能体现人体经络电信息传输特性 的特征值。将这些特征值与人体的某一个参数联系起来，例如：人的血糖值， 便可做到对人体某些病症的初步诊断。 第三章b p 神经网络基础知识和基本理论 第三章b p 神经网络基础知识和基本理论 如何将这些特征值与代表人体特征的某些参数联系起来，对于本课题的研 究具有重要意义。经过对比，本课题运用人工神经网络来实现特征值与代表人 体特征的某些参数的关联。“”1 ”“24 州 3 1 引言 人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ，简称b p ) 是由大量的处理单 元( 神经元) 组成的非线性、自适应、自组织系统。每个神经元具有自己的阙 值。每个神经元的输入信号是所有与其相连的神经元的输出信号加权后的和。 而输出信号是其净输入信号的非线性函数。如果输入信号的加权集合高于其阈 值，该神经元便被激活而输出相应的值。在人工神经网络中所存储的是单元之 间连接的加权值阵列。 神经网络的工作过程主要由两个阶段组成，一个阶段是工作期，此时各连 接权值固定，计算单元的状态变化，以求达到稳定状态。另一阶段是学习期 ( 自适应期，或设计期) ，此时各计算单元状态不变，各连接权值可修改( 通过 学习样本或其他方法) ，前一阶段较快，各单元的状态亦称短期记忆( s t m ) ，后 一阶段慢的多，权及连接方式亦称长期记忆( l t 硅) 。 根据网络的拓扑结构和学习规则可将人工神经网络分为多种类型，如不含 反馈的前向神经网络、层内有相互结合的前向网络、反馈网络、相互结合型网 络等) 。本文的人工神经网络模型是采用b p 算法的多层前馈网络。 3 2 b p 算法简介 b p 算法的主要思想为：已知q 个输入学习样本p 1 ，p 2 ，p q ，对应的输出 样本为：t 1 ，t 2 ，t q ，学习的目的是用网络的实际输出a 1 ，a 2 ，a q 与目标矢 量t 1 ，t 2 ，t q 之问的误差平方和达到最小。它是通过连续不断的在相对于误 差函数斜率下降的方向上计算网络权值和偏差的变化而逐渐逼近目标的。 3 2 1b p 算法的结构 b p 算法是由两部分组成：信息的正向传递与误差的反向传播。在正向传 播过程中，输入信息丛输入层经隐含层逐层计算传向输出层，每一层神经元的 输出作用于下一层神经元的输入。如果再输出层没有得到期望的输出，则计算 输出层的误差变化之，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接 通路反传回来修改各层神经元的权值直至达到期望目标。 北京化工大学硕士学位论文 现以一两层网络为例进行b p 算法推导：设输入为p ，输入神经元有r 个， 隐含层内有s 1 个神经元，激活函数为f 1 ，输出层有s 2 个神经元，对应的激活 函数为f 2 ，输出为a ，目标矢量为t 。 k = l 。2 。s 2 ；i = 1 2 s l ；j = l2 r 图3 - 1 具有一个隐含层的网络图 f i g u r e3 - 1t h es t r u c t u r eo f a3 - l a y e rb pn e t w o r k 1 ) 信息的正向传递 ( 1 ) 隐含层中第j 个神经元的输出为 a l ，= ，l ( w l ￥p j + b l j ) ，i = 1 ，2 ，s l d ( 2 ) 输出层中第k 个神经元的输出为 神 a 2 i = 1 2 ( z w 2 h a l j + b 2 t ) ，k = 1 2 ，s 2 t = l ( 3 ) 定义误差函数为 s 2 e ( w ，曰) = 去以- a 2 i ) 2 k = l 2 ) 利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播 ( 1 ) 输出层的权值变化 对从第i 个输入到第k 个输出的权值有： ( 3 一1 ) ( 3 2 ) ( 3 3 ) 第三章b p 神经网络基础知识和基本理论 毗= 唧老= 1 嚣鼍吲一2 a ，2 - a l , = r - 删l ( 3 枷 其中： 屯= 纯一a 2 i ) f 2 - ，2 t ( 3 5 ) e k = t k a 2 t ( 3 - 6 ) 同理可得： a b 2 k = 叩盖叫嚣，甏一讹埘砷屯 ( 3 - z ) ( 2 ) 隐含层的权值变化 对从第j 个输入到第j 个输出的权值有： 捌，= 叫嚣= 1 盖警嚣= 叩姜以叫2 弘p ，砷毛所 ( 3 _ 8 ) 其中： q _ - y 磊舵- ( 3 9 ) 皖= e ，f l ( 3 - 1 0 ) 同理可得： a b l 。刮7 以 ( 3 - 1 1 ) 3 ) 误差反向传播的流程图 误差反向传播过程流程图如图3 - 2 所示： 3 2 2b p 算法的实现 b p 算法的实现 第一步：初始化权值和阈值。 第二步：对样本信息进行训练 1 ) 给出输入信息向量p 和目标向量t 2 ) 对输入p 进行标准化。 3 ) 计算隐含