[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

说明书

本发明公开了一种基于WiFi信号的呼吸检测方法、系统及存储介质，可应用于呼吸检测领域。其中，基于WiFi信号的呼吸检测方法包括以下步骤：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。本发明通过对采集到的CSI信号进行离散值去除，小波去噪，波形调整，数据融合得到主成分分析‑变分模态分解信号，再以此确定目标呼吸频率，能够提高获取目标呼吸频率的准确度。

技术领域

本发明涉及呼吸检测领域，尤其是一种基于WiFi信号的呼吸检测方法、系统及存储介质。

背景技术

呼吸率是衡量一个人身体健康状况的重要生理指标，与呼吸相关的疾病如慢性阻塞性肺疾病、睡眠呼吸暂停、夜间低通气综合征等等。因此，在睡眠期间进行呼吸检测对疾病的早期预防和人的健康评估意义重大。近些年来，基于WiFi信号的非接触式呼吸感知引起了学术界和工业界的广泛关注，然而，由于基于WiFi信号的感知依赖于微弱的反射信号，人相对收发设备的不同位置和子载波的载波频率多样性都会影响子载波的感知呼吸运动的能力。现有的基于WIFI CSI呼吸检测的工作，大多通过联合多个不同感知能力的子载波来检测人的呼吸运动。传统的子载波信号联合方法大多基于信号加权，无法避免一些干扰信号的影响，导致对呼吸的检测准确度不高。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于WiFi信号的呼吸检测方法、系统及存储介质，能够有效提高呼吸检测的准确度。

本发明第一方面实施例提供了一种基于WiFi信号的呼吸检测方法，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。

根据本发明实施例的一种基于WiFi信号的呼吸检测方法，至少具有如下有益效果：本发明实施例通过对获取到的对象对应的CSI信号进行离散值去除和小波去噪处理，接着进行波形调整和数据融合，对信号进行主成分分析及变分模态分解，然后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，从而提高了呼吸检测的准确度。

根据本发明的一些实施例，所述获取目标对象对应的CSI信号的方法原理，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。

根据本发明的一些实施例，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。

根据本发明的一些实施例，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。

根据本发明的一些实施例，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；