1.软件版本
matlab2019a
2.系统程序
其中，动静脉识别采用GRNN广义回归神经网络：
广义回归神经网络（General Regression Neural Network，GRNN）是由The Lockheed Palo Alto研究实验室的Donald F.Specht在1991年提出的一种新型的基于非线性回归理论的神经网络模型。
GRNN建立在非参数核回归基础上，GRNN网络是以样本数据作为后验概率验证条件，然后执行非参数估计，比如Parzen非参数估计，然后从样本中计算自变量和因变量之间的联结概率密度函数，最后计算出因变量对自变量的回归值。广义回归神经网络最大的优势在于其不需要设定模型的表达式，直接通过核函数中的光滑因子来调整GRNN网络的性能。
GRNNb论具有良好的函数逼近性能，而且因为其网络训练更为方便，因此，GRNN在信号过程、控制决策系统结构分析、等各个科学和工程领域得到了广泛的应用。</