【摘 要】
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非接触式的人体生命体征信号的检测在生产生活中有着非常重要的应用。为了准确提取人体生命体征信号,提出一种基于改进的集合经验模态分解(MEEMD)和全相位频谱(apFFT)分析的
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(E2016209357)
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非接触式的人体生命体征信号的检测在生产生活中有着非常重要的应用。为了准确提取人体生命体征信号,提出一种基于改进的集合经验模态分解(MEEMD)和全相位频谱(apFFT)分析的人体生命体征信号的检测提取方法。进行了15组实验,分别采集5名志愿者在3种距离下的雷达回波信号,实测数据分析处理结果表明,MEEMD有很好的分解效果,抑制了模态混叠效应,同时采用apFFT进行频谱分析,与FFT相比,提高了呼吸和心跳信号的信噪比,说明基于MEEMD和apFFT的方法能够准确地提取人体的心跳与呼吸信号,实现了人体生命体征
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