[发明专利]一种基于超宽带雷达的人体呼吸和心跳频率的检测方法

说明书

本发明公开了一种基于超宽带雷达的人体呼吸和心跳频率的检测方法，对雷达回波信号进行预处理得到一维时域体征信号；对一维时域体征信号进行CZT变换得到频谱，获取频谱的最大峰值点的频率作为目标的呼吸频率；获取频谱的剩余峰值点，在心跳频率范围、心跳一次呼吸一次的互调波频率范围和心跳二次谐波频率范围内通过剩余峰值点获取所有可能的心跳频率；根据可能的心跳频率去计算各自对应的频率成份，在频谱中找到与频率最接近的峰值点，计算他们的频率差，将频率差和峰值点幅度作为模糊逻辑系统的输入，求评分值；对评分值做加权平均得到每个可能的心跳频率的评分，取最大的评分对应的心跳频率作为目标的心跳频率；提升了心跳频率估计的准确性。

技术领域

本发明属于呼吸、心跳频率检测技术领域，涉及一种基于超宽带雷达的人体呼吸和心跳频率的检测方法。

背景技术

超宽带雷达技术具有低系统复杂性、低成本、低功耗、高数据速率和高穿透性等优点，可广泛应用于特殊患者监护、睡眠呼吸暂停监护、车内生命体征监测和震后救援等领域。传统的生命体征检测系统主要是基于接触式传感器的，在临床医学诊断中，目前使用的呼吸和心跳检测技术分别是电极式胸部阻抗扫描法和心电图法，这些接触式方法不适用于皮肤受损或患有传染性疾病的患者，而且在睡眠监测和行车安全监测等场景下使用不便，而超宽带雷达可以非接触地探测人体。

频谱分析是生命体征估计的常用方法，例如中国专利号CN201810288607.2公开了一种基于超宽带雷达的人体呼吸速率和心率的测定方法，该方法依据回波信号对人体位置进行估计，并提取到一维时间序列信号；对时域信号做巴特沃斯带通滤波，Min-Max归一化方法增强信号，汉宁窗做平滑处理；通过快速傅里叶变换得到频域信号；在呼吸和心跳频率区间内提取峰值对应的频率作为所求的呼吸和心跳频率。

上述方法只关注呼吸和心跳的基波峰值，而忽略了谐波和互调波，因为呼吸引起的身体位移比心跳大得多，从而导致频谱中呼吸的峰值最大，其谐波和互调波的峰值也很大，很可能与心跳基波的幅度差不多，而且和心跳的频率范围相似，所以它们很可能会掩盖了心跳基波，这使得心跳频率估计的准确性大打折扣。

发明内容

本发明的目的在于：提供了一种基于超宽带雷达的人体呼吸和心跳频率的检测方法，解决了因为呼吸引起的身体位移比心跳大得多，其谐波和互调波的峰值也很大，很可能与心跳基波的幅度差不多，而且和心跳的频率范围相似，所以它们很可能会掩盖了心跳基波，这使得心跳频率估计的准确性大打折扣的问题，本发明利用了呼吸和心跳的谐波和互调波成分，可提升心跳频率估计的准确性。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于超宽带雷达的人体呼吸和心跳频率的检测方法，包括以下步骤：

对雷达回波信号进行预处理得到一维时域体征信号；

对一维时域体征信号进行CZT变换得到频谱，获取频谱的最大峰值点的频率作为目标的呼吸频率；

获取频谱的剩余峰值点，在心跳频率范围、心跳一次呼吸一次的互调波频率范围和心跳二次谐波频率范围内通过剩余峰值点获取所有可能的心跳频率；所述心跳一次呼吸一次的互调波频率范围包括心跳频率范围与呼吸频率相减和心跳频率范围与呼吸频率相加两个范围；在心跳频率范围获取所有可能的峰值点，将峰值点的频率作为可能的心跳频率；在心跳频率范围与呼吸频率相减的范围获取所有可能的峰值点，将峰值点的频率加上呼吸基频作为可能的心跳频率；在心跳频率范围与呼吸频率相加的范围获取所有可能的峰值点，将峰值点的频率减去呼吸基频作为可能的心跳频率；在心跳二次谐波频率范围获取所有可能的峰值点，将峰值点的频率除以2作为可能的心跳频率；

根据可能的心跳频率去计算各自对应的频率成分计算公式为k是呼吸次数，l是心跳次数，i是可能的心跳频率的标号，f_1,0为呼吸基频，f_0,1为心跳基频；在频谱中找到与频率最接近的峰值点，计算他们的频率差，将频率差和峰值点幅度作为模糊逻辑系统的输入，求评分值；