一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法及系统，该方法步骤包括，发射毫米波检测波信号，并接收所述检测波信号到达待测部位，形成的携带有胸部位移信号的回波信号；对所述检测波信号和回波信号进行混频与低通滤波，得到中频信号；对所述中频信号进行滤波与信号分离，得到呼吸信号和心跳信号；根据所述呼吸信号和心跳信号进行竞技状态评估；该系统包括包括检测单和信号处理单元；信号处理单元包括混频器、滤波器和数据处理器；本发明专利技术不影响运动员竞技状态有效发挥的情况下，实现对运动员竞技状态的非接触检测以及实现对运动员竞技状态的评估。现对运动员竞技状态的评估。现对运动员竞技状态的评估。

【技术实现步骤摘要】
一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及运动员竞技状态评估
，更具体的说是涉及一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，睡眠是优秀运动员在训练或比赛期间达到身体快速恢复,消除疲劳的重要方式，可以有效促进运动员身体机能的恢复和竞技状态的良好发挥。研究运动员的睡眠时长和质量是为了更好地在训练或比赛期间为教练的指导训练和赛时的场上人员安排提供一定的理论依据和量化指导。也可以更好地了解运动员的整体睡眠质量和竞技状态之间的关系，根据睡眠检测结果有针对性的为每个运动员改善睡眠质量做出有效调整。因此，对运动员的睡眠过程和睡眠质量进行监护，分析运动员睡眠与体能恢复之间的内在联系对提高运动员的竞技状态具有重大意义。我们可通过监测运动员的睡眠生理指标，以及体能恢复的速率，评估教练对运动员的训练负荷和强度，为教练的训练安排做出理论指导，使得教练的训练安排趋于更加合理化，战术制定达到效能最优化。
[0003]然而，非接触式的生理信息监测正在受到人们的日益欢迎，比如基于光纤或压电等原理的心冲击信号采集等。相比心电、光电脉搏波等其他监测方式，非接触式生理信息监测具有无创无感、监测方便等优势，但是依然需要与待测人员进行间接接触，无法实现隔着空气非接触监测，并不是真正意义上的非接触监测方式。现有基于穿戴式监测传感器的运动员竞技状态评估系统存在监测负荷较大，影响运动员竞技状态有效发挥和依从性较差等不足；现有基于光纤、压电测振原理的生命体征信号监测传感器存在与人体之间需要间接接触的问题。
[0004]因此，如何提供一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法及系统，是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法及系统，能够在不影响运动员竞技状态有效发挥的情况下，实现对运动员竞技状态的非接触检测以及实现对运动员竞技状态的评估。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法，步骤包括，
[0008]发射毫米波检测波信号，并接收所述检测波信号到达待测部位后，形成的携带有胸部位移信号的回波信号；
[0009]对所述检测波信号和回波信号进行混频和低通滤波，得到中频信号；
[0010]对所述中频信号进行滤波和信号分离，得到呼吸信号和心跳信号；
[0011]根据所述呼吸信号和心跳信号进行竞技状态评估。
[0012]进一步的，所述中频信号的频率为所述检测波信号和所述回波信号的差频，相位
为所述检测波信号和所述回波信号的相位差。
[0013]进一步的，所述根据呼吸信号和心跳信号进行竞技状态评估包括，根据心跳信号，采用自适应匹配模板和聚类算法获取逐拍心动周期信号，根据所述逐拍心动周期信号和呼吸信号对运动员竞技状态进行评估。
[0014]进一步的，采用自适应模板匹配和和聚类算法进行逐拍心动周期的提取，步骤包括：
[0015]S11：对心跳信号进行预处理；
[0016]S12：获取预处理后的心跳信号中的初始信号，采用聚类算法从所述初始信号中提取心跳模板；
[0017]S13：利用所述心跳模板对后续心跳信号进行探测，得到心跳信号的正向最大峰值；
[0018]S14：输出逐拍心动周期。
[0019]进一步的，所述S13还包括计算所述心跳模板和所述心跳信号的匹配度，当检测到心跳信号的匹配度下降或者用户状态判别检测到姿势发生变化时，以当前信号为起点重新计算心跳模板。
[0020]进一步的，所述根据呼吸信号和所述逐拍心动周期进行竞技状态评估还包括，
[0021]S21：根据逐拍心动周期和呼吸信号，分析呼吸模式、呼吸暂停情况和心率变异性；提取出呼吸信号和心跳信号的时域特征、频域特征和非线性特征；
[0022]S22：采用随机森林算法从所述呼吸信号和心跳信号的时域特征、频域特征和非线性特征中选择与运动员竞技状态相关的特征进行优化；
[0023]S23：采用支持向量机、神经网络或集成学习对选择的优化特征进行运动员竞技状态的综合评估。
[0024]一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估系统，包括信号检测单元、数据传输单元和信号处理单元；
[0025]所述信号检测单元，用于发射毫米波检测波信号以及经待测部位形成并反射回来的回波信号；
[0026]所述信号处理单元包括混频器、滤波器和数据处理器；
[0027]所述混频器，用于对所述检测波信号和回波信号进行混频和低通滤波，得到中频信号；
[0028]所述滤波器，用于对所述中频信号进行滤波和信号分离，得到呼吸信号和心跳信号；
[0029]所述信息处理器，用于根据所述呼吸信号和心跳信号进行竞技状态评估。
[0030]进一步的，所述信息处理器还用于采用自适应模板匹配和聚类算法获取逐拍心动周期信号。
[0031]进一步的，所述信息处理器还用于，根据逐拍心动周期和呼吸信号，对呼吸模式、呼吸暂停情况、心率变异性等指标进行分析，提取特征参数，并根据所述特征参数对竞技状态进行评估。
[0032]进一步的，还包括数据传输单元和人机交互单元；
[0033]所述数据传输单元，用于通过有线或无线的方式将毫米波雷达的监测原始数据通
过RJ45有线或WiFi、蓝牙无线通讯的方式向信号处理单元进行无线传输；
[0034]所述人机交互单元，用于接收外部控制信号，并显示运动员竞技状态监测评估结果。
[0035]本专利技术的有益效果：
[0036]经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法及系统，基于毫米波雷达实现了对运动员竞技状态的非接触零负荷监测，同时不影响运动员竞技状态有效发挥。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0038]图1附图为本专利技术提供的一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法流程示意图；
[0039]图2附图为本专利技术提供的一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估系统结构示意图；
[0040]图3附图为本专利技术提供的一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估系统另一实施例结构示意图；
具体实施方式
[0041]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法，其特征在于，步骤包括，发射毫米波检测波信号，并接收所述检测波信号到达待测部位，形成的携带有胸部位移信号的回波信号；对所述检测波信号和回波信号进行混频与低通滤波，得到中频信号；对所述中频信号进行滤波与信号分离，得到呼吸信号和心跳信号；根据所述呼吸信号和心跳信号进行竞技状态评估。2.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法，其特征在于，所述中频信号的频率为所述检测波信号和所述回波信号的差频，相位为所述检测波信号和所述回波信号的相位差。3.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法，其特征在于，所述根据呼吸信号和心跳信号进行竞技状态评估包括，根据心跳信号，采用自适应匹配模板和聚类算法获取逐拍心动周期信号，根据所述逐拍心动周期信号和呼吸信号对运动员竞技状态进行评估。4.根据权利要求3所述的一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法，其特征在于，采用自适应模板匹配和和聚类算法进行逐拍心动周期的提取，步骤包括：S11：对心跳信号进行预处理；S12：获取预处理后的心跳信号中的初始信号，采用聚类算法从所述初始信号中提取心跳模板；S13：利用所述心跳模板对后续心跳信号进行探测，得到心跳信号的正向最大峰值；S14：输出逐拍心动周期。5.根据权利要求4所述的一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法，其特征在于，所述S13还包括计算所述心跳模板和所述后续心跳信号的匹配度，当检测到后续心跳信号的匹配度下降或者用户状态判别检测到姿势发生变化时，以当前信号为起点重新计算心跳模板。6.根据权利要求4所述的一种基于毫米波雷达的运动员竞技状态评估方法，其特征在于，所述根据呼吸信号和所述逐拍心动周期进行竞技状态评估还包括，S21：...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢凤玲，史东林，陈贤祥，方震，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：