【摘 要】
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近年来,基于雷达的非接触式生命体征检测技术可以实现长时间、远距离地检测人体的呼吸心跳信号,相比于接触式检测方式能够带来更舒适的体验,逐渐成为雷达领域的研究热点。已有的生命体征检测算法在提取人体睡眠状态下的生理参数时,仍存在实时性、准确性以及筛选实际呼吸心跳信号上的不足。本文基于调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW）雷达,对当前生命体征检测算法
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近年来,基于雷达的非接触式生命体征检测技术可以实现长时间、远距离地检测人体的呼吸心跳信号,相比于接触式检测方式能够带来更舒适的体验,逐渐成为雷达领域的研究热点。已有的生命体征检测算法在提取人体睡眠状态下的生理参数时,仍存在实时性、准确性以及筛选实际呼吸心跳信号上的不足。本文基于调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW）雷达,对当前生命体征检测算法中存在的问题进行研究与分析,主要研究内容如下:1.根据FMCW雷达原理以及人体呼吸心跳运动的特点,构建生命信号提取模型。通过连续多扫频信号的相干积累,对目标距离处的胸腔振动相位信息进行解缠以及差分运算,得到包含呼吸心跳信号的原始生命信号。2.针对当前原始生命信号分离算法在呼吸谐波去除、算法处理的实时性和实际呼吸心跳信号提取上的不足,本文提出基于改进的快速互补集合经验模态分解（Improved Fast Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,IFCEEMD）的生命信号提取方法。IFCEEMD算法将原始生命信号分解成多个固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,利用最大相关系数方法筛选出IMF分量中的呼吸信号,对心跳信号的IMF分量重构后进行IFCEEMD分解,利用提取的呼吸信号筛除心跳信号中的呼吸谐波。实验结果表明,改进的算法在满足实时性的基础上,能够对不同个体在不同呼吸状态下提取呼吸心跳信号,去除呼吸谐波干扰,在不同睡姿下同样能有效地提取呼吸心跳频率,但体动干扰对提取的结果影响较大。3.考虑到人体睡眠状态下的体动对生命信号的提取带来干扰,同时对异常的睡眠生命体征状态进行检测,可以预防睡眠时潜在的生理疾病。本文分别对翻身、轻微体动、咳嗽、呼吸暂停、呼吸急促及正常呼吸共六类睡眠体征状态下的雷达回波进行分析,提取雷达回波中目标距离和原始生命信号的特征,训练并构建平衡二叉决策树结构的支持向量机多分类模型。实验结果表明,将测试集对训练的模型进行验证,模型整体的识别准确率达到95.37%,本文所提出的方法能够有效地实现不同睡眠体征状态的检测,拓展了FMCW雷达对于生命体征检测的应用。
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