本文采用信号处理与模式识别的方法，把脉搏信号和脑电信号作为研究对
象，提出了一种新的生理信号分析范式和移动医疗解决方案。首先，对一类典型心血管疾病患者的脉搏信号进行分析，验证了频谱特征在时域上的稳定性，挖掘脉搏信号频域中蕴含的疾病特征，探索心血管疾病的无创诊断新方法：然后，基于脑电信号来评价人脑活动程度，进行麻醉监护。从脑电信号中提取了时频域以及非线性动力学参数，采用多元线性回归和ARX模型来建立麻醉深度计算模型，脑电双频谱指数(BIS)作为评价指标，来调整模型结构和参数。仿真和临床数据验证了该方法的有效性。
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