一种基于超宽带雷达传感器的心跳呼吸特征监测方法技术

本发明专利技术公开一种基于超宽带雷达传感器的心跳呼吸特征监测方法，涉及心跳信号检测技术领域，包括如下步骤：将检测到的呼吸信号和心跳信号作为回波信号；将回波信号进行预处理，并且选取距离门得到一维信号；将得到的一维信号用经典模态分解算法进行模态分解，得到模态个数K以及这K个具体模态；根据模态个数K和这K个具体模态，通过变分模态分解算法对步骤2中的一维信号进行模态分解后，提取呼吸模态和心跳模态；将提取出的呼吸模态和心跳模态分别进行频谱变换得到各自的频域信息，由频域信息可以直接得到单目标每分钟的呼吸次数和心跳次数。本发明专利技术解决了目前的方法抗干扰性差、准确度低下和模态混叠的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于超宽带雷达传感器的心跳呼吸特征监测方法
本专利技术涉及心跳信号检测
，尤其涉及一种基于超宽带雷达传感器的心跳呼吸特征监测方法。
技术介绍
美国联邦通信委员会(FCC)发布的超宽带无线电设备规范定义了超宽带信号，即绝对带宽大于500MHz的信号。超宽带信号主要信号形式有两种：窄脉冲载体形式UWB和调制载波形式UWB。生物雷达在人体体征检测方面有越来越多研究。不论是在普通的健康管理，还是在发生自然灾害后对生命的探测，心跳和呼吸的健康状态都是极为重要的。现有对人体的体征检测方法有接触式和非接触式两种。接触式方法需要电极或传感器与人体接触来采集信号，有一定的应用限制，例如当皮肤损伤或其他不允许接触式测量的情况。非接触式方法有激光、红外、雷达信号等方式。但是在发生自然灾害时，往往会有很多废墟阻挡红外和激光的传播，不能达到测量人体体征的目的。基于雷达信号是应用范围最广的一种，而超宽带雷达信号更是具有穿透力强、发射功率低、测距分辨率高等优势。因此这些年也有一些学者利用超宽带雷达信号来对人体进行体征检测。但是因为雷达信号会有较多杂波和噪声，也会有呼吸和心跳之间的谐波影响，所以被检测的人本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于超宽带雷达传感器的心跳呼吸特征监测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：检测单目标在一种或多种状态下的呼吸信号和心跳信号，并将检测到的呼吸信号和心跳信号作为回波信号；步骤2：将回波信号进行去除杂波和噪声预处理，并且选取距离门得到一维信号；步骤3：将步骤2中得到的一维信号用经典模态分解算法进行模态分解，得到模态个数K；步骤4：根据模态个数K和这K个具体模态，通过变分模态分解算法对步骤2中的一维信号进行模态分解后，提取呼吸模态和心跳模态；步骤5：将提取出的呼吸模态和心跳模态分别进行频谱变换得到各自的频域信息，由频域信息可以直接得到单目标每分钟的呼吸次数和心跳次数；同时，分别对呼吸模态...

【技术特征摘要】
1.一种基于超宽带雷达传感器的心跳呼吸特征监测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：检测单目标在一种或多种状态下的呼吸信号和心跳信号，并将检测到的呼吸信号和心跳信号作为回波信号；步骤2：将回波信号进行去除杂波和噪声预处理，并且选取距离门得到一维信号；步骤3：将步骤2中得到的一维信号用经典模态分解算法进行模态分解，得到模态个数K；步骤4：根据模态个数K和这K个具体模态，通过变分模态分解算法对步骤2中的一维信号进行模态分解后，提取呼吸模态和心跳模态；步骤5：将提取出的呼吸模态和心跳模态分别进行频谱变换得到各自的频域信息，由频域信息可以直接得到单目标每分钟的呼吸次数和心跳次数；同时，分别对呼吸模态和心跳模态进行时频变换得到各自的时频信息，从时频信息上直接得到单目标的实时呼吸特征和心跳特征。2.根据权利要1所求述的一种基于超带宽雷达传感器的心跳呼吸特征监测方法，其特征在于，所述步骤1中，所述状态包括静止状态、手臂摆动状态、原地踏步状态、前进后退状态。3.根据权利要1所求述的一种基于超带宽雷达传感器的心跳呼吸特征监测方法，其特征在于，所述步骤2中，选取的距离门为信号幅度最大时的距离门。4.根据权利要求1所述的一种基于超带宽雷达传感器的心跳呼吸特征监测方法，其特征在于，所述步骤3的具体步骤为：步骤3.1：找出一维信号s(t)的所有局部极小值点和局部极大值点；步骤3.2：对步骤3.1中得到的极小值点和极大值点采用三次样条插值，得到上下包络Smax(i)(t)和Smin(i)(t)，其中，Sm...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁菁，段珍珍，张健，张洋，王田田，唐琴，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51