模态联合空域估计的毫米波雷达呼吸心率检测

在毫米波雷达检测人体呼吸率和心率过程中,周围环境存在的静态杂波使得雷达极难分辨人体胸腔运动信息,从而影响了呼吸信号和心跳信号的分离.同时,由于呼吸信号在高频带的谐波分量与心跳信号所处低频带部分的频率相近,很难分离.为解决上述问题,提出了一种模态联合空域估计的检测方法,主要采用单轮集成经验模态分解(SEEMD)算法将胸腔相位信号分解为各模态分量,以消除静态杂波对呼吸心跳信号的影响,再采用多重信号分类(MUSIC)算法将心跳模态分量信号由时域转换到空域中估计其频率,以消除呼吸谐波的影响.实验结果表明,本方法检测下的呼吸率准确率为95.76%,心率准确率为98.76%.与传统算法相比,本文所提方法下的呼吸率和心率估计更为准确.

全波形激光雷达的波形优化分解算法

随着数据存储能力和处理速度的提高,三维激光扫描系统逐渐具备全波形采集和分析技术。为了从全波形数据中获得脉冲时间、幅度、脉宽以及多回波分布等综合信息,波形分解成为了全波形激光雷达数据处理的关键技术之一。针对LM算法在一定程度上依赖初值,而传统激光雷达数据处理容易遗漏部分重叠的返回波,本文提出了一种改进回波分量初值设定的算法来获取回波脉冲的位置、宽度和强度。针对一套自主研发的全波形记录激光雷达演示系统进行了波形分解试验,定性和定量分析结果验证了该方法的有效性、可靠性和准确性。

多光谱激光雷达波形数据处理及应用

多光谱全波形激光雷达可同时获取隐含光谱信息在内的全波形综合信息,波形分解是影响多种回波参数反演精度的关键技术。提出了一种适用于多光谱激光雷达数据的波形分解方法,对各个通道灵活选择拟合子函数,充分利用多个通道之间的空间相关性,实现对目标的空间位置和光谱信息的精确提取;建立了光谱空间和RGB色彩空间之间的映射关系,实现目标的三维色彩重建。实验测试结果表明:该方法有效克服了环境光干扰,可实现全天时的目标三维色彩重建。通过与现有方法比较,误差标准差和决定系数R2这两个误差评估指数均验证了所提出的方法具有更高的测距精度和色彩信息反演精度。另外,实验结果验证了实验测试结果表明:该方法可实现全天时的目标三维色彩重建,有效克服了弱回波信号丢失、环境光干扰等影响,通过设定最佳脉冲累积数可有效提高兼顾了目标的测距精度和色彩信息反演数据处理精度和扫描效率。未来可通过优化激光探测波段,将该方法拓展到其他激光雷达系统上,进一步提高目标三维色彩重建精度。

血液透析成功抢救HELLP综合征合并多器官功能衰竭1例

患者,女,32岁,妊娠〉26周,因受惊出现头痛、眼花,伴恶心1d到他院待产,未予处置,2d后来我院就诊。查体：体温：36℃,心率：89次/min,血压：160/115mm Hg（1mm Hg=0.133kPa）,呼吸22次/min。患者一般状态差,颜面高度浮肿,皮肤、黏膜无黄染,腹彭隆,呈孕中期腹型。

基于多通道互联优化模型的高光谱激光雷达波形信息提取研究

对地表复杂目标的高精度三维信息与物理特性的获取是对地遥感的核心科学问题,服务于地表三维建模、生态环境监测和全球变化研究等。作为一种新型主动对地观测遥感技术,高光谱激光雷达一次扫描可获取从蓝光到近红外光谱范围内几十个波段的多通道全波形数据,蕴含高光谱、高空间分辨信息于一体,已成为遥感技术发展的前沿,在地表复杂场景精细三维结构提取、地表覆盖超精细分类等领域有巨大的应用潜力。针对高光谱激光雷达未来的发展,如何从这种新型多通道波形数据中提取出高精度的“空间-光谱强度”信息,已成为推动其向实用化发展的决定性前提。

基于颜色聚类的多光谱激光雷达点云去噪

多光谱激光雷达可以直接有效地获取包含光谱信息的激光点云,已成为激光雷达成像技术发展的新趋势。这种新型的多光谱激光雷达所获取的点云具有更丰富的光谱和色彩信息,同时也对点云的数据质量提出了更高的要求,其中点云去噪成为提高数据质量的关键。传统的单色点云去噪算法主要是利用空间信息对噪声进行去除,但是不适用于多光谱激光雷达点云。提出了一种基于颜色聚类的多光谱激光雷达点云去噪算法。首先,根据多光谱激光雷达获取的光谱信息反演出包含颜色信息的点云;其次,利用色差将点云进行聚类,经过聚类后每一簇中噪声点的密度小于真实点;最后,在每一簇中对噪声进行识别和去除。研究结果表明,所提算法能够有效地去除多光谱激光雷达点云中的噪声,对地物识别的精度达到95%以上。

多光谱激光雷达数据强度校正及点云色彩优化

随着激光雷达成像技术的发展,采用超连续谱激光作为光源的多光谱激光雷达系统可同步探测多个光谱通道的回波信号,从而可直接获取具有空间-光谱信息一体化的点云数据。对于多光谱激光雷达点云数据,采用强度校正、色彩重建和色彩优化方法并通过多光谱激光雷达的强度校正模型从原始点云中获取精确的点云强度;通过色彩重建方法来获取彩色点云,并采用多项式回归算法来优化点云的色彩信息。实验结果表明,所提方法可以有效校正距离和角度效应对强度的影响,可以获取近似真实场景的彩色点云;经过色彩的优化处理,进一步提高彩色点云的质量,使其与真实场景之间的色差降低到人眼可接受的误差范围(色差小于10)。