[发明专利]分解人体呼吸心跳微动混合信号的方法和装置

权利要求书

1.一种分解人体呼吸心跳微动混合信号的方法，其特征在于，包括：

通过带通滤波器对混合信号进行噪声滤除；

对混合信号进行第一次谐波去除以分离呼吸信号以及心跳信号；

依据经验模态分解模型分别对分离后的呼吸信号以及心跳信号进行分解，完成人体呼吸心跳微动混合信号的分解。

2.如权利要求1所述的分解人体呼吸心跳微动混合信号的方法，其特征在于，所述依据经验模态分解模型分别对分离后的呼吸信号以及心跳信号进行分解：

建立筛选条件；

依据筛选条件从呼吸信号或心跳信号的原始数据中得出一组自适应的基，并将该基定义为本征模函数IMF；

依据IMF重构信号，并提取微动多普勒特征信号，计算出呼吸信号和心跳信号的瞬时频率，完成对呼和心跳信号的分解；

其中，每个IMF代表一个特征尺度的数据序列，即经验模态分解模型将呼吸信号和心跳信号的原始数据序列分解成了不同频率的信号的叠加。

3.如权利要求2所述的分解人体呼吸心跳微动混合信号的方法，其特征在于，所述筛选条件为：

在原始数据中，被筛选的数据序列的极值数目与跨零点数目相等或至多相差一个；

在原始数据中，被筛选的数据序列的最小值得到的下包络和最大值定义的上包络的均值为零。

4.如权利要求3所述的分解人体呼吸心跳微动混合信号的方法，其特征在于，所依据筛选条件从呼吸信号或心跳信号的原始数据中得出一组自适应的基，并将该基定义为本征模函数IMF的方法包括：

步骤S1：原始数据序列为x(t)，t为原始数据的获取时刻，x(t)表示时间为t时的呼吸信号或心跳信号，剩余分量r_i-1(t)＝x(t)，r_i-1表示第i个剩余分量，初始时i＝1，分解模态分量h_j-1＝r_i-1(t)，h_j-1表示第j个分解模态分量；令r₀(t)＝x(t)，i＝1；h₀(t)＝r_i-1(t)，j＝1；

步骤S2：获取h_j-1(t)的所有极大值和极小值，并使用样条差值获取h_j-1(t)的上包络线H_up和下包络线H_low；

步骤S3：计算上下包络线的均值：

m_j-1(t)＝(H_up+H_low)/2；其中，m_j-1(t)表示第j个分解模态分量的上下包括线均值组成的序列；

h_j-1(t)和均值的差为h_j(t)：

h_j(t)＝h_j-1(t)-m_j-1(t)；

步骤S4：如果h_j(t)满足筛选条件，则h_j-1(t)即为一个imf_i(t)，执行下一步，否则j+1，返回步骤2；其中，imfi(t)是经验模态分解模型分解得到的第i个IMF；

步骤S5：定义剩余值：

r_i(t)＝r_i-1(t)-imf_i(t)

如果r_i(t)满足停止条件S.D.，筛过程停止，否则i+1，返回步骤S2；

步骤S6：原始数据序列分解为一系列IMF和一个剩余量之和：

其中，N为筛除的IMF的总个数，r_N(t)表示第N个剩余量。

5.如权利要求4所述的分解人体呼吸心跳微动混合信号的方法，其特征在于，所述停止条件S.D.定义为：