【摘 要】
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本文分析了脉冲超宽带（UWB）生命信号模型,提出了基于主元分析（PCA）和经验模态分解（EMD）的非接触生命信号检测方法.根据UWB信号杂波与生命目标回波特点,结合PCA去除杂波.提取适当的
【机 构】
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中国科学院国家天文台,中国科学院电子学研究所
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本文分析了脉冲超宽带（UWB）生命信号模型,提出了基于主元分析（PCA）和经验模态分解（EMD）的非接触生命信号检测方法.根据UWB信号杂波与生命目标回波特点,结合PCA去除杂波.提取适当的主元特征向量序列曲线上峰值所对应的时延,估计目标距离信息.采用EMD分解目标回波序列为有限个固有模态函数（IMF）分量,在时域上重构平滑生命特征曲线,且其在高信噪比下可实现心跳与呼吸信号的分离.实验研究表明该方法简单有效,能同时提供生命信号的频域和时域波形位置信息,且重构得到的生命信号较符合实际信号时变、非平稳特性.
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