申请/专利权人：天津大学

申请日：2022-06-13

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN115040092B

主分类号：A61B5/0205

分类号：A61B5/0205

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2022.09.30#实质审查的生效;2022.09.13#公开

摘要：本发明涉及一种基于信道状态信息的心率监测方法及呼吸事件检测方法，该心率监测方法通过对获取的人体所处监测环境的原始CSI信号做降噪处理以得到降噪后CSI信号后，再基于第一滤波器对该降噪后CSI信号做滤波处理，得到第一滤波后CSI信号，并基于第二滤波器对第一滤波后CSI信号做滤波处理，滤除呼吸信号对人体心率信号的影响，得到第二滤波后CSI信号，最后利用峰值检测方法对第二滤波后CSI信号做峰值检测处理，得到人体心率，实现了对人体心率的高精度监测；呼吸事件检测方法只需要基于心率监测方法所获取到的原始CSI信号做多重处理，就可以准确预测到人体呼吸事件，以便于针对危险的呼吸事件做及时报警提醒。

主权项：1.基于信道状态信息的呼吸事件检测方法，其特征在于，应用有基于信道状态信息的心率监测方法，该基于信道状态信息的心率监测方法包括如下步骤：获取人体所处监测环境的原始CSI信号；对原始CSI信号做降噪处理，得到降噪后CSI信号；基于第一滤波器对降噪后CSI信号做滤波处理，得到第一滤波后CSI信号；其中，第一滤波后CSI信号含有呼吸信号和心率信号；基于第二滤波器对第一滤波后CSI信号做滤波处理，得到第二滤波后CSI信号；其中，第二滤波器与第一滤波器为基于不同滤波频带设计，第二滤波后CSI信号为心率信号；利用峰值检测方法对第二滤波后CSI信号做峰值检测处理，得到人体的心率；其中，该基于信道状态信息的呼吸事件检测方法包括如下步骤1～8：步骤1，将获取的原始CSI信号处理为时间流和信道流；其中，处理后得到的时间流标记为T×C，处理后得到的信道流标记为C×T；步骤2，利用预设编码方式分别对处理所得时间流T×C和信道流C×T进行位置信息编码处理；其中，预设编码方式如下所示： 其中，pos表示待做位置信息编码的数据在对应数据流中的位置，d表示PE的维度，2g表示偶数维度，2g+1表示奇数维度，2g≤d，2g+1≤d；该数据为时间数据或信道数据，对应地，数据流为时间流或信道流；步骤3，利用多头自注意机制分别捕捉时间流T×C和信道流C×T的多维度特征信息；其中，该多头自注意机制使用缩放点积注意力计算相似度，相似度计算方式如下： Q＝XWQ，K＝XWK，V＝XWV；式中，Q为查询向量,K为键值向量，KT为键值向量K的转秩矩阵，V为值向量，dk表示查询向量Q和键值向量K的维度；X是输入矩阵，WQ是对应查询向量Q的投影参数，WK是对应键值向量K的投影参数，WV是对应值向量V的投影参数；步骤4，利用多头自注意机制对所得多维度特征信息进行多次缩放点击注意，并将该多次缩放点击的输出矩阵进行拼接，并在拼接后再做一次线性变换，得到最终的输出矩阵；其中： MultiHeadQ,K,V＝Concathead1,head2,…,headhW0；1≤e≤h；其中，该步骤4中进行缩放点击注意的总次数标记为h，W0是投影参数，heade表示第e次缩放点击注意后的输出矩阵，headh表示第h次缩放点击注意后的输出矩阵；Concathead1,head2,…,headh表示对h次缩放点击注意后的输出矩阵进行拼接；步骤5，对经多头自注意机制处理后的各输出矩阵做残差连接；其中，针对多头自注意机制中每一子层输出矩阵的残差连接方式如下：LayerNormx+Sublayerx；其中，x表示多头自注意机制中一个子层的输入，Sublayerx表述输入x所对应子层的输出；步骤6，将捕捉到的时间流的特征向量和信道流的特征向量通过独立的卷积块聚合为固定长度的特征矩阵；其中，聚合后的该固定长度的特征矩阵标记为Y，针对特征矩阵Y的聚合定义如下：uY＝ReLUDropoutPoolingConvuT；uC；其中，uY为不同呼吸事件对应的特征参数；ConvuT；uC表示对捕捉到的时间流特征向量uT和信道流特征向量uC做卷积处理，Pooling·表示做最大池化处理，Dropout·表示做dropout处理，ReLU·表示激活操作；步骤7，将时间流特征向量和信道流特征向量做串联处理，得到最终特征向量；其中，最终特征向量标记为U，U∈[uT；uC]；步骤8，将所得最终特征向量U输入到神经网络的预测层后，通过Softmax函数计算不同呼吸事件的概率，并输出预测到的呼吸事件。

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百度查询： 天津大学 基于信道状态信息的心率监测方法及呼吸事件检测方法

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