[发明专利]一种基于WiFi信号的呼吸检测方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于WiFi信号的呼吸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标对象对应的CSI信号；

对所述CSI信号进行离散值去除和小波去噪，得到经过预处理的信号波形；

对所述经过预处理的信号波形进行波形调整和数据融合，得到主成分分析-变分模态分解信号；

根据所述主成分分析-变分模态分解信号确定目标呼吸频率。

2.根据权利要求1所述的一种基于WiFi信号的呼吸检测方法，其特征在于，所述获取目标对象对应的CSI信号，包括：

获取采集设备采集的若干个实时数据，所述实时数据包括正交频分复用后的128个子载波的复数值；

对所述复数值进行取模，得到对应的CSI信号。

3.根据权利要求1所述的一种基于WiFi信号的呼吸检测方法，其特征在于，所述对所述CSI信号进行离散值去除，包括：

获取第一预设时长的第一滑动窗口；

获取落入所述第一滑动窗口内的所述CSI信号大于平均值的离散信号；

将所述离散信号从所述CSI信号中去除。

4.根据权利要求3所述的一种基于WiFi信号的呼吸检测方法，其特征在于，所述对所述CSI信号进行小波去噪，包括：

根据预设分贝等级对离散值去除后的所述CSI信号对应的每个子载波序列进行小波变换；

根据近似系数对小波变换后的信号进行重构。

5.根据权利要求1所述的一种基于WiFi信号的呼吸检测方法，其特征在于，所述对所述经过预处理的信号波形进行波形调整，包括：

对所述经过预处理的信号波形对应的所有子载波的方向调整；

获取第二预设时长的第二滑动窗口；

通过所述第二滑动窗口滤除方向调整后的信号上的低频成分。

6.根据权利要求5所述的一种基于WiFi信号的呼吸检测方法，其特征在于，所述对所述经过预处理的信号波形进行数据融合，包括：

对所有滤除低频成分后的信号进行中心化后计算协方差矩阵；

根据截断的奇异值和所述协方差矩阵计算滤除低频成分后的信号的特征值和特征向量；

根据最大的所述特征值和所述特征向量计算主成分分析信号；

将所述主成分分析信号分解为多个模态分量；

将方差最大的所述模态分量作为最优解。

7.根据权利要求1所述的一种基于WiFi信号的呼吸检测方法，其特征在于，所述根据所述主成分分析-变分模态分解信号确定目标呼吸频率，包括：

获取第三滑动窗口；

根据所述第三滑动窗口查找所述主成分分析-变分模态分解信号的局部最大值点；

根据所述局部最大值点确定多个峰值点；

计算所有相邻所述峰值点间隔的平均值；

将所述平均值的倒数作为所述目标呼吸频率。

8.一种基于WiFi信号的呼吸检测系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于获取目标对象对应的CSI信号；

数据预处理模块，对所述CSI信号进行离散值去除和小波去噪，得到经过预处理的信号波形；

自适应数据融合模块，对所述经过预处理的信号波形进行波形调整和数据融合，得到主成分分析-变分模态分解信号；

计算模块，根据所述主成分分析-变分模态分解信号确定目标呼吸频率。

9.一种基于WiFi信号的呼吸检测系统，其特征在于，包括：

至少一个存储器，用于存储程序；

至少一个处理器，用于加载所述程序以执行如权利要求1-7任一项所述的基于WiFi信号的呼吸检测方法。

10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述的一种基于WiFi信号的呼吸检测方法。