一种基于毫米波雷达与深度学习的实时生命健康评估方法技术

本发明专利技术提出了一种结合深度学习与毫米波雷达技术的实时生命健康评估方法。该方法通过以下步骤实现：(1)使用毫米波雷达采集目标微动特征，捕捉胸部微小的幅度和频率。(2)将数据转换为时域信号x(t)，并通过FFT转换为频域表示X(f)。(3)执行PCA提取主要特征，用KICA核独立成分分析去除噪声。得到的数据输入多层卷积神经网络，通过反向传播和梯度下降来训练，实现生命健康的准确评估。(4)构建医学知识库，将模型输出与库中数据匹配，得出心率、呼吸频率等生理参数的评估和异常判断。本发明专利技术通过雷达技术、深度学习和医学知识，提高了评估的准确性和可靠性，有效处理信号噪声，具有医疗健康应用前景和研究意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生命体征监测，具体是一种结合毫米波雷达与深度学习技术的实时生命健康评估方法。

技术介绍

1、随着社会的发展和科技的进步，人们对健康监测和生命体征评估的需求日益增长。传统的生命体征监测方法需要与患者皮肤接触，这限制了患者的活动自由并可能引起不适，且在某些情况下可能导致感染。毫米波雷达技术作为一种能够穿透非导电材料的高频电磁波技术，在安防、医疗和科学研究等领域得到了广泛的应用。然而，雷达信号包含了大量的噪声和干扰，同时呼吸和心跳引起的胸部微小运动在雷达回波中表现为微小的信号变化，这使得传统的信号处理方法难以有效提取出有用的生命体征信息。深度学习是一种强大的机器学习方法，它能够通过大量的训练数据自动学习到数据中的复杂模式和特征，将深度学习技术应用于毫米波雷达数据的处理，可以显著提高生命体征监测的准确性和可靠性，具有广泛的研究意义。

技术实现思路

1、本专利技术涉及一种基于深度学习与毫米波雷达技术的实时生命健康评估方法，该方法旨在通过引入深度学习技术，优化毫米波雷达在生命体征监测中的性能，提高监测的准确本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于毫米波雷达与深度学习的实时生命健康评估方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达与深度学习的实时生命健康评估方法，其特征在于：所述毫米波雷达装置工作频率为77GHz，具有穿透非导电材料的能力，能够在不接触目标个体的情况下采集微动特征数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达与深度学习的实时生命健康评估方法，其特征在于：所述FFT算法使用1024点FFT以提高频域分析的分辨率和准确性。

4.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达与深度学习的实时生命健康评估方法，其特征在于：所述PCA主成分分析选择的主成分数量K根...

【技术特征摘要】

1.一种基于毫米波雷达与深度学习的实时生命健康评估方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达与深度学习的实时生命健康评估方法，其特征在于：所述毫米波雷达装置工作频率为77ghz，具有穿透非导电材料的能力，能够在不接触目标个体的情况下采集微动特征数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达与深度学习的实时生命健康评估方法，其特征在于：所述fft算法使用1024点fft以提高频域分析的分辨率和准确性。

4.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达与深度学习的实时生命健康评估方法，其特征在于：所述pca主成分分析选择的主成分数量k根据数据的累积方差贡献率确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡嘉，卞凯，
申请(专利权)人：安徽理工大学，
类型：发明
国别省市：