【摘 要】
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针对现有的基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和Levenberg-Marquardt(LM)拟合等算法在心率估计中存在稳定性差、精准度低等现状,在分析77 GHz线性调频连续波雷达信号特征的基础上提出一种改进型的心率估计算法。首先,该算法通过速度-距离谱图识别被测人体,通过仿真实验获得心跳区间50~120次/min对应的排列熵(permutation entropy,PE)区间为[0.31,0.44]。然后,提出PE心跳信号区间筛选方法消除微运动信号中的干扰和噪声。
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所,中国科学院大学,隔空智能科技有限公司
【基金项目】
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中国科学院重点部署项目(KFZD-SW-437)资助。
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针对现有的基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和Levenberg-Marquardt(LM)拟合等算法在心率估计中存在稳定性差、精准度低等现状,在分析77 GHz线性调频连续波雷达信号特征的基础上提出一种改进型的心率估计算法。首先,该算法通过速度-距离谱图识别被测人体,通过仿真实验获得心跳区间50~120次/min对应的排列熵(permutation entropy,PE)区间为[0.31,0.44]。然后,提出PE心跳信号区间筛选方法消除微运动信号中的干扰和噪声。
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