基于HHT的无接触生命探测中呼吸和心跳信号的分离及时频分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于HHT的无接触生命探测中呼吸和心跳信号的分离及时频分析方法，包括如下步骤：采用带通滤波器分离呼吸和心跳信号，最大限度的滤除噪声和谐波；采用EMD分别对滤波后的呼吸和心跳信号进行分解，分解成单频信号的IMF；采用相关最大准则滤除包含呼吸谐波的IMF，即提取与原始信号相关最大的IMF作为呼吸或者心跳信号；将滤波输出信号直接进行Hilbert变换。本发明专利技术相比传统的时频分析技术，不仅可以有效去除呼吸和心跳信号的噪声和谐波干扰，而且具有更高的时频分辨率，从而有效刻画人体生命特征变化。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种基于HHT的无接触生命探测中呼吸和心跳信号的分离及时频分析方法，包括如下步骤：采用带通滤波器分离呼吸和心跳信号，最大限度的滤除噪声和谐波；采用EMD分别对滤波后的呼吸和心跳信号进行分解，分解成单频信号的IMF；采用相关最大准则滤除包含呼吸谐波的IMF，即提取与原始信号相关最大的IMF作为呼吸或者心跳信号；将滤波输出信号直接进行Hilbert变换。本专利技术相比传统的时频分析技术，不仅可以有效去除呼吸和心跳信号的噪声和谐波干扰，而且具有更高的时频分辨率，从而有效刻画人体生命特征变化。【专利说明】基于HHT的无接触生命探测中呼吸和心跳信号的分离及时频分析方法
本专利技术涉及一种信号分析的方法，特别涉及一种基于HHT的无接触生命探测中呼吸和心跳信号的分离及时频分析方法。
技术介绍
无接触人体生命探测雷达利用人体的呼吸、心跳运动以及人体的肢体摆动对人体目标进行识别。人体静止时，人体呼吸和心跳运动会对雷达入射波产生一个多普勒调制，对此多普勒信号进行处理，便可以提取出人体的呼吸和心跳频率。如图1为一种典型的连续波人体生命探测仪。雷达发射电磁波照射到人体上并反射回来，该人体反射多普勒信号经接收机放大，正交混频后变成基带信号，基带信号再经过A/D采样、数字信号处理后输出人体的呼吸和心跳信息，用于目标识别。以点散射模型分析，设呼吸和心跳引起的腹腔振动分别为:【权利要求】1.一种基于HHT的无接触生命探测中呼吸和心跳信号的分离及时频分析方法，其特征在于:包括如下步骤: (I )、采用带通滤波器分离呼吸和心跳信号，最大限度的滤除噪声和谐波； (2)、采用EMD分别对滤波后的呼吸和心跳信号进行分解，分解成单频信号的IMF； (3)、采用相关最大准则滤除包含呼吸谐波的MF，即提取与原始信号相关最大的MF作为呼吸或者心跳信号； (4)、将滤波输出信号直接进行Hilbert变换。2.根据权利要求1所述的一种基于HHT的无接触生命探测中呼吸和心跳信号的分离及时频分析方法，其特征在于:所述的带通滤波器包括至少一个呼吸信号处理带通滤波器和一个心跳信号处理带通滤波器。3.根据权利要求2所述的一种基于HHT的无接触生命探测中呼吸和心跳信号的分离及时频分析方法，其特征在于:所述的呼吸和心跳基带通滤波器分别采用600阶，β= 6.5，带宽为0.1 - 0.6Hz的Kaiser带通滤波器以及600阶，fi= 6-5，带宽为l_2HzKaiser带通滤波器。【文档编号】G01S7/41GK103529436SQ201310476867【公开日】2014年1月22日 申请日期:2013年10月12日 优先权日:2013年10月12日 【专利技术者】王璐, 李坡 申请人:南京信息工程大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于HHT的无接触生命探测中呼吸和心跳信号的分离及时频分析方法，其特征在于：包括如下步骤：（1）、采用带通滤波器分离呼吸和心跳信号，最大限度的滤除噪声和谐波；（2）、采用EMD分别对滤波后的呼吸和心跳信号进行分解，分解成单频信号的IMF；（3）、采用相关最大准则滤除包含呼吸谐波的IMF，即提取与原始信号相关最大的IMF作为呼吸或者心跳信号；（4）、将滤波输出信号直接进行Hilbert变换。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王璐，李坡，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：