【技术实现步骤摘要】
一种基于WIFI
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CSI的呼吸状态监测系统
[0001]本专利技术涉及一种基于WIFI
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CSI的呼吸状态监测系统，尤其适用于信号分析处理领域。
技术介绍
[0002]随着人们的健康意识和保健要求不断加强，更加地关注对疾病的早期监测和早期干预，即在家庭中通过实时动态监测的方式来监视人体健康状况，防病于未然。在家庭监测中，心电信号、脉搏波信号、呼吸信号均是非常重要的生理参数，其中呼吸信号不仅反映了呼吸系统的情况，而且在一定程度上也反映着心血管系统的病变。
[0003]对于呼吸监测来说，目前已经出现了繁多的方法，大致可以分为接触式和非接触式两类，温度传感器、声音传感器等，这些设备大多数都只支持检测，而不支持监测，所以基本只在各个医院有所应用，且精度较高，但是舒适感极差，一般只在检查的时候使用；热成像监测、机器视觉监测、电磁波监测等非接触式方法，虽然提高了舒适感，但是精度稍差，对使用者的的隐私也造成了干扰，且易受环境影响。
[0004]此前较为突出的是WIFI信号呼吸监测，以及...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于WIFI
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CSI的呼吸状态监测系统，其特征在于：包括无线接入点AP模块、Wi
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Fi信号分析模块，呼吸状态监测模块、信号分离分析模块；无线接入点AP模块，用以发出监测人体呼吸频率的Wi
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Fi信号；Wi
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Fi信号分析模块，用以接收包含人体呼吸频率的Wi
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Fi信号，并采集Wi
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Fi信号中的信道状态信息CSI；信号分离分析模块，利用采用信号分离分析(SSA)方法从信道状态信息CSI中分离出无效CSI和无效频率以及异常频率；呼吸状态监测模块，用以从祛除了无效CSI和无效频率以及异常频率信道状态信息CSI中获取人体的呼吸频率信息。2.根据权利要求1所述基于WIFI
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CSI的呼吸状态监测系统，其特征在于：首先采用MIMO技术采集Wi
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Fi信号中的CSI，信号中包含了天线编号、时间戳，并利用OFDM技术将CSI分离成若干个子载波，形成一个n
×
m的传输信道矩阵CFR；对传输信道矩阵CFR进行数据预处理，之后通过信号分离分析方法，提取出异常频率，最后从去除异常频率的信号中获取人体态特征中的呼吸频率信息。3.根据权利要求2述基于WIFI
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CSI的呼吸状态监测系统，其特征在于对传输信道矩阵CFR进行数据预处理的具体步骤为：1a)设CFR
j
(k)表示从接收的Wi
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Fi信号中第k包中提取的矩阵的第j列，其中是天线j在时刻k的第i个子载波上的CFR，为复数；1b)对接收到的所有的CSI子载波进行突变振幅去除，利用Hampel滤波器去除突变振幅，将规定的封闭区间之外的所有点定义为异常值，形成新的CFR矩阵；1c)利用线性插值法在均匀间隔的时间点的Universe序列上获得新的CFR矩阵样本，连续值之间相隔时间段；1d)采用提升小波变换算法中的分裂(split)将原始Wi
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Fi信号X(n)分成奇数集和偶数集；1e)对原始Wi
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Fi信号X(n)进行预测，产生细节信号D(k)，设预测操作为P，得到原始信号、细节信号与操作之间X
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D
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P的关系；1f)将更新算子U用于预测步骤产生的细节信号D(k)，从而获得原始Wi
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Fi信号X的逼近值，用C(k)表示；1g)将不断重复对逼近值C(k)进行分裂、预测、更新操作，达到预设次数后停止。4.根据权利要求2述基于WIFI
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CSI的呼吸状态监测系统，其特征在于利用信号分离分析方法提取出异常频率的具体步骤为：2a)对Wi
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Fi信号进行带通滤波器滤波后，提取出呼吸信号，从而获得规则的呼吸波形，对传输信道矩阵CFR进行分段，首先进行FFT变换，只保留峰值及其两个相邻的值；然后进行FFT逆变换以获得复杂的时域信号；由...
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