脉诊客观化是中医学研究的重要课题之一。研究者们一直希望能对中医脉象进行数字化采集和分析，排除医生判断脉象时的主观性和随意性。基于此，本文在脉象信号的数字化采集、数字化脉象信号的特征分析和识别等方面进行了研究和探索。首先，根据中医“三部九候”脉诊理论，设计了可以同步采集测试者寸、关、尺3个部位在浮、中、沉三个压力状态下压力可控的三通道脉象采集装置。该装置与上位机通过USB接口连接，可以实时采集、传输脉象数据，上位机脉象采集与分析软件可以实时分析和显示脉象，并利用此装置采集了大量不同人群的脉象信号。采集的脉象信号符合设计要求。其次，在对原始脉象信号平滑、去基线漂移、归一化等预处理的基础上，按照中医“位、数、形、势”的描述要求，分析了脉象信号的时域特征，提取了脉率，取脉压力等生理特征；在频域上，利用傅里叶变换的方法，分析了脉象信号的频谱；利用小波包变换，分析了脉象信号的不同频带能量分布情况；利用样本熵分析方法，计算了不同脉象信号的复杂度指标。最后，利用模式识别方法，选用广义回归神经网络算法（GRNN）和概率神经网络算法（PNN）分别建立了分类器模型，对常见的四种基本脉象进行了识别，同时，结合脉象信号的频带能量、脉率和样本熵特征，对结果做出了分析。对于本实验，PNN神经网络效果稍优于GRNN神经网络。