申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2020-05-21

公开（公告）日：2020-10-30

公开（公告）号：CN111856452A

主分类号：G01S13/88(20060101)

分类号：G01S13/88(20060101);G01S7/41(20060101);A61B5/0205(20060101);A61B5/00(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.20#授权;2020.11.17#实质审查的生效;2020.10.30#公开

摘要：本发明提出了一种基于OMP的静态人体心跳和呼吸信号分离重构方法。首先，根据实际人体目标检测数据分析计算，得到人体目标的距离信息，构建距离时间图。然后对IQ两路信号进行直流偏移校正，通过反正切函数计算出相位信息。接着对检测到的待测人体目标基于求导运算的扩展DACM算法进行相位展开，解决相位模糊问题，相位差分增强心跳信号。使用两个二阶级联的四阶IIR带通滤波器将心跳和呼吸信号分离，最后通过压缩感知理论和OMP算法完成对呼吸和心跳信号的分离重构。本发明创新地提出了种基于正交匹配追踪的静态人体心跳和呼吸信号分离重构方法，有效的减小谐波、噪声对心率和呼吸频率估计的影响，使得最终心跳和呼吸频率估计的准确性大大提高。

主权项：1.基于OMP的静态人体心跳和呼吸信号分离重构方法，具体包括以下步骤：1利用FMCWfrequencymodulatedcontinuouswave，FMCW雷达采集人体目标信息得到雷达中频信号，对单帧中频信号做快速傅里叶变化得到距离向量矩阵Rm，再通过时间进行多帧累积，将n帧距离向量以列形式构建距离-时间矩阵RT＝[R1,R2,…Rm]m×n，从而得到距离-时间图Range-Time-Map，RTM，进而通过不同距离区间的最大平均功率来确定待检测目标。2将待检测的人体目标信号Bt进行正交下变换，并用差分放大器进行直流校正，得到It和Qt两路信号组成的复数信号It+j·Qt。使用非线性反正切解调得到呼吸心跳信号相位值接着使用DACM算法将反正切三角函数计算变为求导运算其中Qt′和It′分别是Qt和It的微分形式。最后在离散形式下，通过时间累加还原出3采用正交匹配追踪法OrthogonalMatchingPursuit，OMP算法对呼吸和心跳信号进行分离重构，其具体步骤如下：3a心跳频率区间为[0.8Hz-2Hz]，呼吸频率区间为[0.1Hz-0.5Hz]。设计两个二阶级联的四阶IIR带通滤波器将心跳和呼吸信号分离；其采样率为20Hz。将差分信号分别经过设计的两个带通滤波器，分离出心跳和呼吸信号。3b心跳和呼吸信号的稀疏表示x＝ψα+w，其中Ψ＝{ψ1，ψ2，ψ3，…，ψN}为频域正交变换基，α为N×1的权重系数，w为噪声。将原始信号投影到M×N测量矩阵Φ上得到x的非自适投影值y＝Φx＝ΦΨα+w＝ACSα+Z，分别保留y中k＝1个重要分量。3c求解L1范数最优值，得到权重系数α，由x＝ψα重构出原始信号x。3d当重构信号频谱峰值等于原始信号频谱峰值时，输出重构信号3e找出重构信号频谱所有峰值并保留在[0.8Hz-2Hz]频谱区间的峰，利用差分法去除呼吸谐波峰，统计重构信号峰值对应频率出现的次数N，定义一个频率权重系数k代表重构对应频率出现次数，计算其心跳频率为其中fi是每组重构信号的峰值频率，呼吸率由快速傅里叶变化获得。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 基于OMP的静态人体心跳和呼吸信号分离重构方法

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