一種非接觸式生命體征檢測系統(tǒng)的心跳頻率檢測算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于雷達(dá)技術(shù)的非接觸式生命體征檢測系統(tǒng)的信號處理算法，尤 其是心跳頻率檢測算法。
【背景技術(shù)】
[0002] 非接觸式生命特征檢測技術(shù)將雷達(dá)技術(shù)和生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)融為一體，利用電磁 波對人體的呼吸和心跳等生命特征進(jìn)行非接觸式探測。電磁波具有非金屬介質(zhì)穿透特性， 因此非接觸式生命體征監(jiān)測系統(tǒng)能夠穿透衣服、被褥檢測生命信號，不需要與人體皮膚直 接接觸，這一優(yōu)勢使其在嬰兒、有睡眠障礙的病人、大面積燒傷病人、精神病人等特殊群體 的生命體征監(jiān)測中得到應(yīng)用。此外，經(jīng)過特殊設(shè)計的生物雷達(dá)還能穿透磚墻、木板等障礙物 探測到人體的微動信號，這使得其在救災(zāi)、反恐、軍事等領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用前景。
[0003] 心跳頻率檢測的準(zhǔn)確度是非接觸式生命特征檢測系統(tǒng)的最重要的指標(biāo)之一，由于 心跳信號能量很微弱且具有非平穩(wěn)特性，所以心跳信號很容易淹沒在雷達(dá)的噪聲和雜波 中。此外，由于人體在監(jiān)測過程中很有可能進(jìn)行隨機(jī)運(yùn)動，如人體的抖動、翻身等，這些隨機(jī) 運(yùn)動產(chǎn)生的擾動干擾信號都具有非平穩(wěn)特點(diǎn)，其頻率很有可能在心跳頻率范圍內(nèi)，因此傳 統(tǒng)濾波方法不能將這些擾動干擾濾除，而且由于傳統(tǒng)FFT方法集中度較低、分辨力較差，因 此采用FFT測頻法不能準(zhǔn)確測得心跳頻率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種非接觸式生命體征檢測系統(tǒng)的 心跳頻率檢測算法，該算法能將心跳信號與人體抖動信號、呼吸信號和環(huán)境干擾噪聲分離， 而且能準(zhǔn)確提取心跳信號的頻率信息。
[0005] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：
[0006] 一種用于非接觸式生命體征檢測系統(tǒng)的心跳頻率檢測算法，包括如下步驟：
[0007] 步驟1，對非接觸式生命體征檢測系統(tǒng)的連續(xù)波多普勒雷達(dá)前端輸出的I、Q兩路 信號分別進(jìn)行帶通濾波；其中，帶通濾波器的低截止頻率為〇. 5Hz、高截止頻率為5. 2Hz ;
[0008] 步驟2,通過圓心估計算法恢復(fù)經(jīng)過濾波的I、Q兩路信號的有用直流分量；
[0009] 步驟3,對步驟2得到的I、Q兩路信號進(jìn)行反正切解調(diào)；
[0010] 其特征在于，得到解調(diào)信號之后的步驟如下：
[0011] 步驟4,采用完全聚類經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對解調(diào)信號進(jìn)行分解，得到一系列本征模 函數(shù)；
[0012] 步驟5,對得到的本征模函數(shù)分別做希爾伯特變換，并且求得各本征模函數(shù)對應(yīng)的 希爾伯特邊際譜；
[0013] 步驟6,在各本征模函數(shù)對應(yīng)的希爾伯特邊際譜上進(jìn)行峰值檢測；
[0014] 步驟7,根據(jù)希爾伯特邊際譜的譜峰位置和譜峰附近的能量集中度來判斷心跳信 號對應(yīng)的希爾伯特邊際譜；
[0015] 步驟8,在心跳信號對應(yīng)的希爾伯特邊際譜上提取心跳信號頻率信息。
[0016] 進(jìn)一步的，步驟4中采用完全聚類經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對解調(diào)信號進(jìn)行分解，具體 步驟如下：
[0017] 步驟4. 1，構(gòu)造 I個信號χ[η]+ ε，其中x[n]是反正切解調(diào)得到的 信號，win]，（i = 1，2，...，1)是分布為N(0，1)的白噪聲，利用普通經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 算法分別求解I個信號Χ[η]+ε<^[η]的第一個本征模分量nffV[n]，并且計算：
[0018] 步驟4. 2,計算第一個剩余分量
[0019] 步驟4. 3,對
進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，得到第一個本 征模分量；其中，算子E,( ·)的功能是利用普通經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法求一個信號的第j個模 態(tài)，并由此得到：
[0020] 步驟4. 4,根據(jù)k = 2, · · ·，K，計算第k個剩余分量：
[0021] 步驟4. 5,根據(jù)
進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，得到第一個 本征模分量，并由此得到
[0022] 步驟4. 6,重復(fù)步驟4. 4到步驟4. 5步，當(dāng)剩余本征模分量不再滿足可以分解的 要求時，即剩余本征模分量的極值不足兩個時，停止運(yùn)算，最后的剩余本征模分量表示為：
是總模態(tài)數(shù)；
[0023] 至此，解調(diào)信號X [η]被分解為K個本征模函數(shù)MFk [η]和一個剩余分量R [η]。進(jìn) 一步的，步驟5中求解各本征模函數(shù)mFk[n]的希爾伯特邊際譜，步驟如下：
[0024] 步驟5. 1，令uk(n) = IMFk[n]，首先對uk(n)做離散希爾伯特變換：
[0025] 步驟5. 2,計算
[0026] 步驟5. 3,計算
對上式 進(jìn)行修正
[0027] 步驟5. 4,求希爾伯特譜
[0028] 步驟5. 5,求得各本征模函數(shù)頂Fk[n]對應(yīng)的希爾伯特邊際譜：
[0029] 進(jìn)一步的，步驟7中根據(jù)譜峰位置和譜峰附近的能量集中度來判斷心跳信號對應(yīng) 的希爾伯特邊際譜，具體方法如下：
[0030] 步驟7. 1，判斷各邊際譜hk(f)的譜峰對應(yīng)的頻率fpeak,k是否在0. 5Hz到3Hz之間；
[0031] 步驟7. 2,對于滿足步驟7. 1條件的邊際譜，計算其在f_k,k-0. 1Hz到f_k,k+0. 1Hz 之間各頻率點(diǎn)的幅度的總和Ak，并計算其所有頻率點(diǎn)的幅度總和Bk，求能量集中度Ek= A k/ Bk;
[0032] 步驟7.3,當(dāng)^大于閾值α?xí)r，認(rèn)為hk(f)是心跳信號的邊際譜；若有多個邊際譜 滿足^大于閾值α的條件，則認(rèn)為峰值幅度最大的邊際譜是心跳信號的邊際譜。
[0033] 進(jìn)一步的，步驟8中將心跳信號的希爾伯特邊際譜的譜峰位置對應(yīng)的頻率作為心 跳信號的頻率。
[0034] 進(jìn)一步的，所述心跳信號的希爾伯特邊際譜峰值對應(yīng)的是頻率為1. 2402Hz。
[0035] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明可在人體不穩(wěn)定、環(huán)境干擾噪聲大的條件下有效提取心 跳信號并且獲得準(zhǔn)確心跳頻率信息。
[0036] 下面結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步描述。
【附圖說明】
[0037] 圖1為本發(fā)明的非接觸式生命體征檢測系統(tǒng)的心跳頻率檢測算法流程圖。圖中的 輸入信號是連續(xù)波多普勒雷達(dá)前端送來I、Q兩路信號。
[0038] 圖2為對I、Q兩路信號進(jìn)行帶通濾波、圓心估計以及反正切解調(diào)后得到的解調(diào)信 號。此信號中包含心跳信號以及干擾信號，其中13s之間23s有比較大的人體抖動干擾。
[0039] 圖3為對解調(diào)信號進(jìn)行完全聚類經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后得到的一系列本征模函數(shù)的波 形。
[0040] 圖4為第1到6個本征模函數(shù)對應(yīng)的希爾伯特邊際譜。（a)、本征模函數(shù)1的邊際 譜，（b)、本征模函數(shù)2的邊際譜，（c)、本征模函數(shù)3的邊際譜，（d)、本征模函數(shù)4的邊際譜， (e)、本征模函數(shù)5的邊際譜，（f)、本征模函數(shù)6的邊際譜。
【具體實(shí)施方式】
[0041] 非接觸式生命體征檢測系統(tǒng)是基于連續(xù)波多普勒雷達(dá)探測原理，雷達(dá)天線向人體 胸腔位置發(fā)射電磁波，呼吸和心跳等引起胸腔的起伏會對電磁波的相位進(jìn)行調(diào)制，胸腔反 射的電磁波被雷達(dá)天線接收后經(jīng)過雷達(dá)前端的處理變?yōu)镮、Q兩路信號輸出，對I、Q兩路信 號進(jìn)行AD采樣后，進(jìn)行如下處理：
[0042] 采用本發(fā)明提供的非接觸式生命體征檢測系統(tǒng)的心跳頻率檢測算法對實(shí)驗(yàn)采集 到的信號進(jìn)行處理：
[0043] 步驟1，對非接觸式生命體征檢測系統(tǒng)的連續(xù)波多普勒雷達(dá)前端輸出的I、Q兩路 信號分別進(jìn)行帶通濾波，帶通濾波器的低截止頻率為〇. 5Hz、高截止頻率為5. 2Hz。
[0044] 步驟2,通過圓心估計算法恢復(fù)經(jīng)過濾波的I、Q兩路信號的有用直流分量。
[0045] 步驟3,對步驟2得到的兩路信號進(jìn)行反正切解調(diào)。圖2所示為實(shí)驗(yàn)實(shí)例中得到的 解調(diào)信號波形，由圖可見，此信號中包含心跳信號以及干擾信號，其中13s之間23s有比較 大的人體抖動干擾。
[0046] 步驟4,采用完全聚類經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對解調(diào)信號進(jìn)行分解，得到一系列本征模 函數(shù)分量，具體計算步驟如下：
[0047] 步驟4. 1，構(gòu)造 I個信號
其中x[n]是反正切解調(diào)得到的 信號，
是分布為N(0，1)的白噪聲。利用普通經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分 解算法分別求解I個信號
的第一個本征模分量并且計算
[0048] 步驟4. 2,計算第一個剩余分量
[0049] 步驟= 1，···，Ι進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（算子EJ·) 的功能是求一個信號經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的第j個模態(tài)），得到第一個本征模分量，并由此得到
[0050] 步驟4. 4,對于k = 2, · · ·，K計算第k個剩余分量