【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及心率检测，尤其涉及一种基于毫米波雷达和神经网络的心率确定方法和系统。
技术介绍
1、心率是人体生命信号检测的重要组成部分，传统检测方式主要是通过穿戴式传感器或粘贴式电极直接接触人体来实现检测，近年来，随着毫米波雷达的发展，由于非接触式雷达相较于其他检测方式来说具有独特的优势，并且应用前景开阔，因此非接触式人体生命信号检测在一些新兴应用领域中逐渐成为研究热点。
2、在现有的心率确定过程中，首先通过毫米波雷达采集人体的iq数据，从iq数据中提取出胸腔位移信号使用如滤波、vmd、dwt等方法分离出心跳信号，进而根据心跳信号计算心率，但是由于人体心跳运动十分微弱，且存在呼吸等人体运动的干扰，容易存在雷达数据特征提取不足的问题，导致心率确定准确度较低。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于毫米波雷达和神经网络的心率确定方法和系统，解决了现有的心率确定方案容易存在雷达数据特征提取不足的问题，导致心率确定准确度较低的技术问题。
2、本专利技术第一方面提供的一种...
【技术保护点】
1.一种基于毫米波雷达和神经网络的心率确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达和神经网络的心率确定方法，其特征在于，所述若根据多个预设心率区间所属的初始雷达复数数据矩阵判定数据失衡，则基于所述目标雷达回波数据和所述初始滑动窗口进行数据均衡化，确定训练雷达复数数据矩阵和对应的真实瞬时心率，包括：
3.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达和神经网络的心率确定方法，其特征在于，所述基于所述训练雷达复数数据矩阵确定训练强化心跳特征矩阵时空图谱，并采用所述训练强化心跳特征矩阵时空图谱和所述真实瞬时心率训练确定训练好的心率预测网络
【技术特征摘要】
1.一种基于毫米波雷达和神经网络的心率确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达和神经网络的心率确定方法，其特征在于，所述若根据多个预设心率区间所属的初始雷达复数数据矩阵判定数据失衡，则基于所述目标雷达回波数据和所述初始滑动窗口进行数据均衡化，确定训练雷达复数数据矩阵和对应的真实瞬时心率，包括：
3.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达和神经网络的心率确定方法，其特征在于，所述基于所述训练雷达复数数据矩阵确定训练强化心跳特征矩阵时空图谱，并采用所述训练强化心跳特征矩阵时空图谱和所述真实瞬时心率训练确定训练好的心率预测网络，包括：
4.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达和神经网络的心率确定方法，其特征在于，所述获取实测雷达回波数据，将根据所述实测雷达回波数据构建的实测强化心跳特征矩阵时空图谱输入训练好的心率预测网络，输出实测瞬时心率，包括：
5.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达和神经网络的心率确定方...
【专利技术属性】
技术研发人员：许文鸿军，杨其宇，吕俊，谢侃，李晓林，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：
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