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心跳和呼吸是人体重要的生命体征信号,检测方式有心电图仪（ECG）和光体积变化描记（PPG）。心电图仪和光体积都为接触式的检测方式,在对重感染的病人、重度烧伤患者体征信号检测时有很大的局限性。为了适应新的需求,非接触式生命体征信号检测技术的研究得到了极大的关注。毫米波雷达凭借带宽宽、波束窄、分辨率高、体积小便于携带等优点在健康医疗领域有着很大的应用前景。通过毫米波雷达检测呼吸和心跳引起的人体胸壁表面的运动,对回波信号进一步处理来提取呼吸和心跳速率。围绕毫米波雷达对生命体征信号检测进行了研究,本文主要研究内容如下:首先详细介绍了通过毫米波雷达检测生命体征信号的原理,并建立了信号检测和处理流程,其中包括信号采集、信号预处理和体征信号速率估计。在信号预处理中,通过构建雷达回波信号模型对雷达回波前端信号处理算法进行验证。随后对相位信号进行生命体征速率估计,在实际信号测试中,为了减少背景噪声的影响,使用均值滤波算法对前端信号进行平滑滤波。接下来采用了短时傅里叶变换（STFT）、变分模态分析（VMD）、滑窗-MUSIC算法对呼吸和心跳信号进行时频分析。对于STFT算法,选择合适的信号观察窗口长度来平... 【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省 【文章页数】：76 页 【学位级别】：硕士 【部分图文】：
基于PC机的雷达生命体征探测仪后端实验平台2013年武汉滨湖工程师韩喆用L波段雷达验证基于统计特征方差作为判别依据对生命体 仪后端系统的研制》[8]提出了一种便携式改良性系统方案。通过控制和信号处理MCU来进一步简化了系统结构，具有体积孝重量轻、功耗低、便于携带等优点，同时大幅降低了成本，如图1.1为基于PC机的雷达生命体征探测仪后端实验平台，这是我国首台雷达生命探测仪。图1.1基于PC机的雷达生命体征探测仪后端实验平台2013年武汉滨湖工程师韩喆用L波段雷达验证基于统计特征方差作为判别依据对生命体征信号提取的算法有效性。通过对雷达回波信号在人体肢体摆动、面向雷达静止站立、无人等情况下方差计算与对比[9]来验证可行性。如图1.2所示，通过得到的在不同情况下方差所对应的阈值，从而可以实现对生命体征的判别。由于体征信号受到直流信号影响较大，该算法可以有效的排除直流信号的影响，在穿墙探测方面有很高的参考价值。图1.2三种情况下的得到的方差图2013年美国的佐治亚理工学院电气与计算机工程学院VanNguyen等人通过超宽带雷达将谐波路径算法（HAPA）应用到生命体征信号检测上。该实验时第一个利用心跳谐波路径算法检测生命体征信号，可以在较少的干扰下对基频进行可靠性和鲁棒性的估计[10]。作者通过使用中心频率为4.2GHz的IR–UWB雷达实现对心跳的测量。图1.3为HAPA算法提取心跳和提取峰值算法结果对比，通过测试结果对比该算法优于主峰计数方法，特别是在心跳基波丢失或者频谱泄露带来的信号主峰位置错误对估计准确性的影响时有更加明显的优势。 仪后端系统的研制》[8]提出了一种便携式改良性系统方案。通过控制和信号处理MCU来进一步简化了系统结构，具有体积孝重量轻、功耗低、便于携带等优点，同时大幅降低了成本，如图1.1为基于PC机的雷达生命体征探测仪后端实验平台，这是我国首台雷达生命探测仪。图1.1基于PC机的雷达生命体征探测仪后端实验平台2013年武汉滨湖工程师韩喆用L波段雷达验证基于统计特征方差作为判别依据对生命体征信号提取的算法有效性。通过对雷达回波信号在人体肢体摆动、面向雷达静止站立、无人等情况下方差计算与对比[9]来验证可行性。如图1.2所示，通过得到的在不同情况下方差所对应的阈值，从而可以实现对生命体征的判别。由于体征信号受到直流信号影响较大，该算法可以有效的排除直流信号的影响，在穿墙探测方面有很高的参考价值。图1.2三种情况下的得到的方差图2013年美国的佐治亚理工学院电气与计算机工程学院VanNguyen等人通过超宽带雷达将谐波路径算法（HAPA）应用到生命体征信号检测上。该实验时第一个利用心跳谐波路径算法检测生命体征信号，可以在较少的干扰下对基频进行可靠性和鲁棒性的估计[10]。作者通过使用中心频率为4.2GHz的IR–UWB雷达实现对心跳的测量。图1.3为HAPA算法提取心跳和提取峰值算法结果对比，通过测试结果对比该算法优于主峰计数方法，特别是在心跳基波丢失或者频谱泄露带来的信号主峰位置错误对估计准确性的影响时有更加明显的优势。 【参考文献】： 期刊论文 [1]基于EMD和BP神经网络的雷达体征信号检测算法[J]. 崔丽辉,赵安兴,宁方正. 计算机系统应用. 2017(08) [2]基于WA-EMD算法的脉冲式超宽带雷达多目标生命体征检测[J]. 唐良勇,赵恒,张亚菊. 南京理工大学学报. 2017(02) [3]基于自适应小波尺度选择的生物雷达呼吸与心跳分离方法[J]. 胡锡坤,金添. 雷达学报. 2016(05) [4]生物雷达检测中呼吸和心跳实时分离技术的研究[J]. 杨芳,张华,李盛,薛慧君,路国华. 医疗卫生装备. 2014(07) [5]基于统计特征的微弱生命体征信号提取研究[J]. 韩喆,郑志成,张荣磊,董铮. 火控雷达技术. 2013(01) 硕士论文 [1]基于超宽带雷达的非接触式多目标生命体征检测算法研究[D]. 唐良勇.南京理工大学 2016 [2]基于谱估计的非接触式生命体征检测算法研究[D]. 夏映湖.南京理工大学 2016 [3]基于C8051F双单片机的雷达式生命探测仪后端系统的研制[D]. 文汀. 2007 本文编号：3059492 |
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