一種非接觸式生命體征檢測系統的心跳頻率檢測算法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種基于雷達技術的非接觸式生命體征檢測系統的信號處理算法，尤 其是心跳頻率檢測算法。
【背景技術】
[0002] 非接觸式生命特征檢測技術將雷達技術和生物醫學工程技術融為一體，利用電磁 波對人體的呼吸和心跳等生命特征進行非接觸式探測。電磁波具有非金屬介質穿透特性， 因此非接觸式生命體征監測系統能夠穿透衣服、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 的生命體征監測中得到應用。此外，經過特殊設計的生物雷達還能穿透磚墻、木板等障礙物 探測到人體的微動信號，這使得其在救災、反恐、軍事等領域也有廣泛的應用前景。
[0003] 心跳頻率檢測的準確度是非接觸式生命特征檢測系統的最重要的指標之一，由于 心跳信號能量很微弱且具有非平穩特性，所以心跳信號很容易淹沒在雷達的噪聲和雜波 中。此外，由于人體在監測過程中很有可能進行隨機運動，如人體的抖動、翻身等，這些隨機 運動產生的擾動干擾信號都具有非平穩特點，其頻率很有可能在心跳頻率范圍內，因此傳 統濾波方法不能將這些擾動干擾濾除，而且由于傳統FFT方法集中度較低、分辨力較差，因 此采用FFT測頻法不能準確測得心跳頻率。
【發明內容】
[0004] 為了克服上述現有技術的不足，本發明提供了一種非接觸式生命體征檢測系統的 心跳頻率檢測算法，該算法能將心跳信號與人體抖動信號、呼吸信號和環境干擾噪聲分離， 而且能準確提取心跳信號的頻率信息。
[0005] 本發明采用的技術方案如下：
[0006] 一種用于非接觸式生命體征檢測系統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的連續波多普勒雷達前端輸出的I、Q兩路 信號分別進行帶通濾波；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經過濾波的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兩路信號進行反正切解調；
[0010] 其特征在于，得到解調信號之后的步驟如下：
[0011] 步驟4,采用完全聚類經驗模態分解算法對解調信號進行分解，得到一系列本征模 函數；
[0012] 步驟5,對得到的本征模函數分別做希爾伯特變換，并且求得各本征模函數對應的 希爾伯特邊際譜；
[0013] 步驟6,在各本征模函數對應的希爾伯特邊際譜上進行峰值檢測；
[0014] 步驟7,根據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 號對應的希爾伯特邊際譜；
[0015] 步驟8,在心跳信號對應的希爾伯特邊際譜上提取心跳信號頻率信息。
[0016] 進一步的，步驟4中采用完全聚類經驗模態分解算法對解調信號進行分解，具體 步驟如下：
[0017] 步驟4. 1，構造 I個信號χ[η]+ ε，其中x[n]是反正切解調得到的 信號，win]，（i = 1，2，...，1)是分布為N(0，1)的白噪聲，利用普通經驗模態分解 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
進行經驗模態分解，得到第一個本 征模分量；其中，算子E,( ·)的功能是利用普通經驗模態分解算法求一個信號的第j個模 態，并由此得到：
[0020] 步驟4. 4,根據k = 2, · · ·，K，計算第k個剩余分量：
[0021] 步驟4. 5,根據
進行經驗模態分解，得到第一個 本征模分量，并由此得到
[0022] 步驟4. 6,重復步驟4. 4到步驟4. 5步，當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，停止運算，最后的剩余本征模分量表示為：
是總模態數；
[0023] 至此，解調信號X [η]被分解為K個本征模函數MFk [η]和一個剩余分量R [η]。進 一步的，步驟5中求解各本征模函數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,求得各本征模函數頂Fk[n]對應的希爾伯特邊際譜：
[0029] 進一步的，步驟7中根據譜峰位置和譜峰附近的能量集中度來判斷心跳信號對應 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 之間各頻率點的幅度的總和Ak，并計算其所有頻率點的幅度總和Bk，求能量集中度Ek= A k/ Bk;
[0032] 步驟7.3,當^大于閾值α時，認為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，則認為峰值幅度最大的邊際譜是心跳信號的邊際譜。
[0033] 進一步的，步驟8中將心跳信號的希爾伯特邊際譜的譜峰位置對應的頻率作為心 跳信號的頻率。
[0034] 進一步的，所述心跳信號的希爾伯特邊際譜峰值對應的是頻率為1. 2402Hz。
[0035] 與現有技術相比，本發明可在人體不穩定、環境干擾噪聲大的條件下有效提取心 跳信號并且獲得準確心跳頻率信息。
[0036] 下面結合說明書附圖對本發明做進一步描述。
【附圖說明】
[0037] 圖1為本發明的非接觸式生命體征檢測系統的心跳頻率檢測算法流程圖。圖中的 輸入信號是連續波多普勒雷達前端送來I、Q兩路信號。
[0038] 圖2為對I、Q兩路信號進行帶通濾波、圓心估計以及反正切解調后得到的解調信 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為對解調信號進行完全聚類經驗模態分解后得到的一系列本征模函數的波 形。
[0040] 圖4為第1到6個本征模函數對應的希爾伯特邊際譜。（a)、本征模函數1的邊際 譜，（b)、本征模函數2的邊際譜，（c)、本征模函數3的邊際譜，（d)、本征模函數4的邊際譜， (e)、本征模函數5的邊際譜，（f)、本征模函數6的邊際譜。
【具體實施方式】
[0041] 非接觸式生命體征檢測系統是基于連續波多普勒雷達探測原理，雷達天線向人體 胸腔位置發射電磁波，呼吸和心跳等引起胸腔的起伏會對電磁波的相位進行調制，胸腔反 射的電磁波被雷達天線接收后經過雷達前端的處理變為I、Q兩路信號輸出，對I、Q兩路信 號進行AD采樣后，進行如下處理：
[0042] 采用本發明提供的非接觸式生命體征檢測系統的心跳頻率檢測算法對實驗采集 到的信號進行處理：
[0043] 步驟1，對非接觸式生命體征檢測系統的連續波多普勒雷達前端輸出的I、Q兩路 信號分別進行帶通濾波，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經過濾波的I、Q兩路信號的有用直流分量。
[0045] 步驟3,對步驟2得到的兩路信號進行反正切解調。圖2所示為實驗實例中得到的 解調信號波形，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,采用完全聚類經驗模態分解算法對解調信號進行分解，得到一系列本征模 函數分量，具體計算步驟如下：
[0047] 步驟4. 1，構造 I個信號
其中x[n]是反正切解調得到的 信號，
是分布為N(0，1)的白噪聲。利用普通經驗模態分 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進行經驗模態分解（算子EJ·) 的功能是求一個信號經驗模態分解的第j個模態），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