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申请/专利权人：湖南师范大学

摘要：本发明公开了一种基于超宽带雷达的人体生命体征检测方法及系统，方法包括：通过超宽带雷达进行生命体征测量得到目标人体胸腔回波信号；对目标人体胸腔回波信号进行杂波滤波处理得到原始胸腔微动信号；利用改进的奇异谱分析SSA算法对原始胸腔微动信号进行重构，得到重构胸腔微动信号；通过变分模态分解VMD算法对重构胸腔微动信号进行分类处理，得到呼吸信号和心跳信号。解决了现有技术中心跳频率估计精度不高，受呼吸和噪声影响的问题。

主权项：1.一种基于超宽带雷达的人体生命体征检测方法，其特征在于，包括：通过超宽带雷达进行生命体征测量得到目标人体胸腔回波信号；对所述目标人体胸腔回波信号进行杂波滤波处理得到原始胸腔微动信号；利用改进的奇异谱分析SSA算法对所述原始胸腔微动信号进行重构，得到重构胸腔微动信号；通过变分模态分解VMD算法对所述重构胸腔微动信号进行分类处理，得到呼吸信号和心跳信号；所述利用改进的奇异谱分析SSA算法对所述原始胸腔微动信号进行重构，得到重构胸腔微动信号，包括：基于所述原始胸腔微动信号通过预设滑窗构建得到轨迹矩阵；对所述轨迹矩阵进行奇异值分解SVD得到奇异值及奇异向量；按照所述奇异值的大小进行从大至小的排序，得到奇异值序列，选择所述奇异值序列中前n个奇异值作为重构奇异值；所述奇异值序列中前n个奇异值的选择公式所述表示所有奇异值的累计总和，所述p表示奇异值的总数，所述εm表示第m个奇异值，1≤m≤p，所述表示前n个奇异值的累计和，所述εk表示第k个奇异值，1≤k≤n，且n＜m；根据所述重构奇异值及所述奇异向量，重构得到重构胸腔微动信号；所述通过变分模态分解VMD算法对所述重构胸腔微动信号进行分类处理，得到呼吸信号和心跳信号，包括：通过VMD算法将所述重构胸腔微动信号分解为K个具有稀疏特性的模态IMF分量，约束条件为K个所述模态IMF分量的和等于所述重构胸腔微动信号；引入拉格朗日乘子和二阶惩罚因子，并利用交替方向乘子法连续更新每一个模态IMF分量及对应的中心频率，最终得到最佳解；当所述重构胸腔微动信号中只有呼吸信号和心跳信号两个时，将所述VMD算法中的模态分解参数设置为2，将所述最佳解作为分离信号；对所述分离信号进行傅里叶变换FFT得到频谱图，根据所述频谱图检测出呼吸信号的频率及心跳信号的频率，从而得到所述呼吸信号和所述心跳信号。

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百度查询： 湖南师范大学 一种基于超宽带雷达的人体生命体征检测方法及系统