基于超宽带非接触体征监测装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于超宽带非接触体征监测装置及方法，包括：发射天线；接收天线；信号预处理模块；判断监测人体状态模块；人体体征计算模块，用于计算人体在平静稳定呼吸状态下的呼吸值和心率值；人体体征参量应用模块，用于根据人体体征计算模块的计算数值查看呼吸暂停情况以及时判断在睡眠过程中的睡眠分期情况；参量显示模块，用于将人体体征计算模块的计算结果以及人体体征参量应用模块的相应参量在显示屏幕上进行显示。该基于超宽带非接触体征监测装置适用范围广泛，可以在非接触的情况下监测范围内人体体征状态，具有低功耗、监测方便、保护隐私、对人体长期健康状态分析有参考意义的优点。析有参考意义的优点。析有参考意义的优点。

【技术实现步骤摘要】
基于超宽带非接触体征监测装置及方法


[0001]本专利技术涉及呼吸睡眠信号监测
，具体地，涉及一种基于超宽带非接触体征监测装置及方法。

技术介绍

[0002]体征监测可以用来监测生命活动存在及生命质量，可以用于评估身体状况。用于检测呼吸、心率、呼吸暂停、睡眠情况等体征的设备常见的设备或系统主要有多导睡眠图法、腕式活动记录仪及睡眠床垫。
[0003]多导式睡眠监测系统是目前睡眠疾病诊断中普遍使用的医疗器械，也是目前睡眠医学领域诊断疾病的标准，使用时需要在被测者头部、胸部、腿部粘贴大量的电极，对测量环境要求较高，同时需要记录脑电图、眼动土、心电图、血氧等多种信号，同时将采集信号上传到上位机，在通过软件分析，给出人体睡眠分期情况。对于初次使用者造成一定心理压力，致使测量结果存在误差，该睡眠监测系统操作复杂，对于操作者要求较高，需要专业人员花费大量时间进行结果分析，效率低下，同时设备造价高适用范围存在一定局限性。
[0004]腕式活动记录仪需要佩戴到肢体上，虽然可以测量睡眠过程中的体动情况，但是不能区分出呼吸状态。睡眠床垫是通过压力传感器测量到睡眠过程中的呼吸信号，但是因为被测者需要在床垫上睡，会影响被测者的睡眠情况，影响睡眠呼吸结果。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种基于超宽带非接触体征监测装置及方法，该基于超宽带非接触体征监测装置适用范围广泛，可以在非接触的情况下监测范围内人体体征状态，具有低功耗、监测方便、保护隐私、对人体长期健康状态分析有参考意义的优点。/>[0006]为了实现上述目的，本专利技术一方面提供了一种基于超宽带非接触体征监测装置，该基于超宽带非接触体征监测装置包括：
[0007]发射天线，用于向人体发出连续脉冲信号；
[0008]接收天线，用于接收回波信号，并处理提取出信号波形；
[0009]信号预处理模块，用于对所提取的信号波形进行预处理；
[0010]判断监测人体状态模块，用于根据预处理的信号判断测量的人体状态；
[0011]人体体征计算模块，用于计算人体在平静稳定呼吸状态下的呼吸值和心率值；
[0012]人体体征参量应用模块，用于根据人体体征计算模块的计算数值查看呼吸暂停情况以及时判断在睡眠过程中的睡眠分期情况；
[0013]参量显示模块，用于将人体体征计算模块的计算结果以及人体体征参量应用模块的相应参量在显示屏幕上进行显示。
[0014]优选地，所述基于超宽带非接触体征监测装置还包括：数据传输模块和播放器，所述数据传输模块用于将人体体征计算模块的计算结果以及人体体征参量应用模块的相应参量上传至服务器进行保存；
[0015]所述播放器能够根据睡眠分期情况控制阿尔法脑波音乐的播放。
[0016]优选地，所述发射天线和接收天线连接有信号处理模块，所述信号处理模块包括：
[0017]窄脉冲生成模块，通过内置的脉冲振荡器产生脉冲信号，触发电磁脉冲产生器产生窄脉冲，窄脉冲通过发射天线辐射出去；
[0018]距离门产生模块，由脉冲振荡器产生的信号经过延时电路产生距离门，对接收天线所接收的信号进行选择；
[0019]取样积分模块，接收距离门产生模块所选择的信号，信号通过积分电路，经过多个脉冲的积累后检测出微弱信号；
[0020]放大滤波模块，用于放大检测出的微弱信号，并将放大后的微弱信号送入处理器中，进而提取出监测对象信号。
[0021]本专利技术另一方面提供了一种基于超宽带非接触体征监测方法，采用所述基于超宽带非接触体征监测装置实现，包括以下步骤：
[0022]1)将基于超宽带非接触体征监测装置放置于合适的监测位置，上电后进行数据的采集；
[0023]2)通过发射天线向人体发出连续脉冲信号，并通过接收天线接收回波信号，对接收的回波信号采用自适应背景去除的方法抑制杂波；
[0024]3)通过最大值位置纠正的方法提取出监测对象的信号，并对所提取的信号进行进一步分析；
[0025]4)使用判断监测人体状态模块根据所提取的信号判断测量的人体状态，当判断人体在平静稳定呼吸状态下时执行步骤5)、步骤6)和步骤7)；
[0026]当判断人体不存在或者人体处于体动状态下直接跳回步骤2)进行新一帧信号的计算；
[0027]5)将信号波进行中值滤波、平滑滤波、去直流和低通滤波，并根据信号波形特征，以及根据时域信号的峰峰值间隔、谷谷值间隔、信号过零率变化情况、有效波形个数和波形稳定下信号频域值计算呼吸值和心率值；
[0028]6)根据人体体征计算模块的计算数值查看呼吸暂停情况以及时判断在睡眠过程中的睡眠分期情况；
[0029]7)将计算的心率值、呼吸值、睡眠状态和呼吸暂停参数通过参量显示模块在屏幕上进行显示。
[0030]优选地，步骤4)中，使用判断监测人体状态模块根据所提取的信号判断测量的人体状态的方法为：
[0031]将每帧数据分段截取，得到最大值段平均值及环境噪底平均值的比值；
[0032]同时，提取出每帧信号中的幅值最大值，得到设定时间内信号幅值的变化趋势；
[0033]同时，计算提取出的探测范围内信号过零率情况；
[0034]同时，获取Ns内信号波形能量值及实时查看信号波形特征；
[0035]处理器根据最大值段及环境噪底平均值的比值、设定时间内信号幅值的变化趋势、探测范围内信号过零率情况、Ns内信号波形能量值及实时查看信号波形特征综合判断人体是否存在，且判断人体是否在平静稳定呼吸状态；其中，N小于呼吸暂停的判定时间。
[0036]优选地，步骤6)中，睡眠分期情况的判断方法为：
[0037]根据设定时间内每Ns时间内的信号能量变化情况、信号波形变化情况、体动情况以及步骤5)中所计算的呼吸值来进行睡眠分期，以获得人体的睡眠情况。
[0038]优选地，根据设定时间内呼吸频率值为0的次数、设定时间内实时信号幅值大于阈值的次数以及体动的次数条件判断是否进入睡眠状态；
[0039]当进入睡眠状态下，根据信号体动、呼吸值的测量范围、信号稳定状态判定为深睡期；当信号处于平稳期，但是体动次数及呼吸频率偏高的情况下，判定为快速眼动期；其余状态判定为浅睡期。
[0040]优选地，步骤6)中，呼吸暂停情况的判断方法为：
[0041]根据每Ns时间内能量变化、信号波形特征的变化以及体动情况的参数综合判断是否出现呼吸暂停现象及其持续时间。
[0042]优选地，所述基于超宽带非接触体征监测方法还包括：通过数据传输模块将人体体征计算模块的计算结果以及人体体征参量应用模块的相应参量上传至服务器进行保存。
[0043]优选地，所述基于超宽带非接触体征监测方法使用信号幅值阈值、Ns 时间内的信号能量阈值、判断测量环境内有无人的环境噪声以及判断呼吸暂停使用的呼吸阈值均通过自适应学习的方法确定，且每隔一定时间进行自动更新。
[0044]根据上述技术方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于超宽带非接触体征监测装置，其特征在于，所述基于超宽带非接触体征监测装置包括：发射天线，用于向人体发出连续脉冲信号；接收天线，用于接收回波信号，并处理提取出信号波形；信号预处理模块，用于对所提取的信号波形进行预处理；判断监测人体状态模块，用于根据预处理的信号判断测量的人体状态；人体体征计算模块，用于计算人体在平静稳定呼吸状态下的呼吸值和心率值；人体体征参量应用模块，用于根据人体体征计算模块的计算数值查看呼吸暂停情况以及时判断在睡眠过程中的睡眠分期情况；参量显示模块，用于将人体体征计算模块的计算结果以及人体体征参量应用模块的相应参量在显示屏幕上进行显示。2.根据权利要求1所述的基于超宽带非接触体征监测装置，其特征在于，所述基于超宽带非接触体征监测装置还包括：数据传输模块和播放器，所述数据传输模块用于将人体体征计算模块的计算结果以及人体体征参量应用模块的相应参量上传至服务器进行保存；所述播放器能够根据睡眠分期情况控制阿尔法脑波音乐的播放。3.根据权利要求1所述的基于超宽带非接触体征监测装置，其特征在于，所述发射天线和接收天线连接有信号处理模块，所述信号处理模块包括：窄脉冲生成模块，通过内置的脉冲振荡器产生脉冲信号，触发电磁脉冲产生器产生窄脉冲，窄脉冲通过发射天线辐射出去；距离门产生模块，由脉冲振荡器产生的信号经过延时电路产生距离门，对接收天线所接收的信号进行选择；取样积分模块，接收距离门产生模块所选择的信号，信号通过积分电路，经过多个脉冲的积累后检测出微弱信号；放大滤波模块，用于放大检测出的微弱信号，并将放大后的微弱信号送入处理器中，进而提取出监测对象信号。4.一种基于超宽带非接触体征监测方法，采用权利要求1
‑
3中的任意一项所述的基于超宽带非接触体征监测装置实现，其特征在于，包括以下步骤：1)将基于超宽带非接触体征监测装置放置于合适的监测位置，上电后进行数据的采集；2)通过发射天线向人体发出连续脉冲信号，并通过接收天线接收回波信号，对接收的回波信号采用自适应背景去除的方法抑制杂波；3)通过最大值位置纠正的方法提取出监测对象的信号，并对所提取的信号进行进一步分析；4)使用判断监测人体状态模块根据所提取的信号判断测量的人体状态，当判断人体在平静稳定呼吸状态下时执行步骤5)、步骤6)和步骤7)；当判断人体不存在或者人体处于体动状态下直接跳回步骤2)进行新一帧信号的计算；5)将信号波进行中值滤波、平滑滤波、去直流和低通滤波，并根据信号波形特征，以及根据时域信号的峰峰值间隔、谷谷值间...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建龙，
申请(专利权)人：北京中科蓝电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：