基于小波分析和自相关计算的非接触式生理信号检测

采用调频连续波(Frequency modulated continuous wave,FMCW)雷达实现非接触式生理信号检测,并提出了基于小波分析和自相关计算(Wavelet analysis and autocorrelation computation,WAAC)的检测方法.首先,毫米波FMCW雷达发射电磁波信号,并接收来自身体的反射信号.然后,通过信号预处理从中频信号中提取包含呼吸和心跳的相位信息,消除直流偏置并完成相位解缠.最后,基于小波包分解(Wavelet packet decomposition,WPD)从原始信号中得到心跳和呼吸信号,利用自相关计算减小杂波对心跳信号的影响,进而提取高精度的心率参数.应用FMCW雷达对10名受试者进行实验测试,结果表明本文方法得到的呼吸和心率的平均绝对误差率平均值分别小于1.65%和1.83%.

基于视频信号的非接触式心率和血氧饱和度检测方法综述

心率和血氧饱和度是反映人体健康状况极其重要的生理指标.近年来,基于成像式光电容积描记技术(imaging photoplethysmography,IPPG)的非接触式心率和血氧饱和度检测方法因为其方便快捷且受约束较少等优点开始逐步成为研究热点.主要工作如下:首先,介绍了非接触式检测方法的背景和研究意义;其次,从目标区域检测和感兴趣区域(region of interest,ROI)选取两个方面总结并点明其研究现状以及未来改进方向;再次,从传统方法、信号处理结合深度学习方法以及端到端方法3个方面对心率和血氧饱和度检测方法进行了总结,并梳理了深度学习方法所使用的数据集以及在各个数据集中所展现的检测效果;最后,指出该领域所存在的亟待解决的问题以及未来的研究方向.

基于雷达传感器的非接触式睡眠呼吸检测系统设计

为解决当前接触式睡眠呼吸监测系统操作复杂、影响睡眠质量的问题,设计了一种非接触式睡眠呼吸检测系统。硬件系统以STM32G431VBT6单片机为核心,设计了信号调理与采集电路、WiFi通信电路,采用K-LC5雷达传感器采集用户睡眠过程中的呼吸信号。软件系统采用数字滤波算法对雷达传感器采集的胸腔位移信号进行处理,从中提取呼吸信号,并基于能量法进行呼吸暂停判定。测试结果表明,所设计系统能有效检测出睡眠状态下的呼吸状态,呼吸率的测试准确率达到了94.44%以上。

非接触式生理参数检测系统的设计与实现

体温、心率、呼吸率和睡眠质量等是人体常见的重要生理参数,能够反映被测者的生理状况。传统的生理参数监测主要采用接触式电极、传感器等与人体直接接触监测人体的生理参数,在检测时会给被测者带来行动不便、操作不便、心理负担等问题。通过设计一款非接触式生理参数监测系统,改进传统监测系统存在的不足。采用毫米波雷达来检测人体的心率、呼吸率、体温和睡眠质量等生理参数,以及红外测温的方法检测人体的体温,使用STM32微处理器作为主控制器,实现人体常见生理参数的非接触式实时监测和显示,对生理参数的异常进行及时报警提示,呵护被测者的健康。

用于非接触式生命体征检测的雷达技术研究进展

通过生命体征判断人体健康状况是医学中重要的诊断手段。基于雷达传感器实现精确的非接触式生命体征检测,可以弥补传统的接触式医疗设备的缺点,并推动医疗保健系统向更便捷、更精确、更智能化的方向迈进。总结了雷达传感系统在生命体征信号检测应用中的研究进展,详细讨论了与系统相关的硬件架构和信号处理技术的发展。研究发现,发展高精度、高灵敏度及小型化的雷达是目前该领域的研究方向,而获取高精度的呼吸信号和心跳信号意味着要实现更高的工作频率、更严谨的硬件架构和更复杂的信号处理算法。最后,总结并探讨了毫米波雷达传感系统在非接触式生命体征检测应用中面临的挑战及未来的发展方向。

非接触式电极在心电信号检测中的应用和研究进展

非接触式心电电极不需要直接接触皮肤即可采集到心电信号,在使用中具有便捷、舒适、对皮肤状态完全不敏感等优点。本文对心电信号检测中常用的三类电极进行了概述和对比,对非接触式电极的工作原理、发展和现状进行了综述,最后对非接触式电极在载人航天领域的应用进行了展望。

非接触生理信号检测技术

非接触生理信号检测技术是近年来发展起来的新兴技术,由于其无需使用传感器或者电极与人体接触,能够给检测目标提供相对自由的检测环境,因此具有特殊的应用前景。本文在介绍光学、超声非接触检测技术的同时,重点阐述了生物雷达检测技术的研究现状及发展趋势,最后展望了非接触生理信号检测技术的应用前景。

基于射频信号特征的高压开关特性非接触式检测研究

国家智能电网的建设已全面展开,设备智能化进程加快,而高压开关时间参数的测量仍然采用传统的离线方式进行,增加了设备停电时间,降低了电网供电的可靠性。文章旨在研究高压开关开断与闭合的射频信号特征,为高压开关特性射频法检测系统样机开发提供参考依据。最终开发了高压开关特性射频法检测系统样机,包括选择射频天线的形式与频带、数据采集解决方案,编制检测与评估软件。实验结果表明,高压开关开断与闭合过程中辐射出射频信号的频域很广,上限可达2 GHz。文中研制的样品机器,脉冲间隔时间测量不确定性,幅值一致性均得到工程的实际要求。

非接触式人体生命信号检测方法研究

目的:为实现用于医疗监护的非接触式生命信号检测,提出一种呼吸和心跳信号检测新方法。方法:基于调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)毫米波雷达,先利用快速傅里叶变换确定人体位置,然后采用微分交叉乘法解调生命信号相位,再利用分段线性插值方法去除噪声,最后采用频域滤波实现呼吸和心跳信号的分离。为了验证方法的有效性,开展人体呼吸和心跳信号检测实验,并与呼吸传感器采集的呼吸频率和智能手环采集的心跳频率进行对比。结果:基于FMCW毫米波雷达的非接触式生命信号检测方法采集的呼吸频率与呼吸传感器的匹配率达90%,心跳频率与智能手环的匹配率达88%。结论:提出的方法能够实现非接触式呼吸和心跳信号的长时间监测,可满足不适宜接触式测量设备等人群的呼吸和心跳信号的检测需求。

非接触式浮体六自由度检测系统研究

阐述了利用计算机视觉技术和DSP数据处理技术,采用双CCD全方位、全行程精确测量浮体在风、浪、流、潮作用下六分量参数的方法.介绍了系统的组成和工作原理,并给出了图像处理、三维重构、六分量计算的基本方法.实测证明,该测量系统模型简单、三维重构速度快,能满足浮体测量使用要求.

呼吸信号的非接触式测量

改进设计了一种基于Kinect体感相机的呼吸信号非接触式测量方法。该方法适用于坐立姿势下呼吸信号的遥测。在控制实验下,遥测得到的呼吸率接近于接触式测量得到的呼吸率(相对误差0.4%),且遥测的呼吸信号可以显示不同的呼吸模式。

非接触式继电器故障检测系统设计

工业生产过程中,继电器的故障检测需求越来越大。然而,目前对继电器的故障检测需将其从电路中拆除,采用直接接触的方式测量特征参数,通过对参数的进一步分析来判断继电器的损坏程度。这种方式经济成本较高,且无法掌握正在使用中的继电器状态。为解决这一弊端,文中研制一款专用天线来采集继电器电磁信号,基于FPGA通过以太网将数据传输到上位机。创建继电器故障信号数据集,构建神经网络模型,设计一个非接触式继电器故障检测系统,图形用户界面能直观地给出信号图像和检测结果。最后搭建测试环境,对整个系统识别率进行验证,综合准确率达到了91.2%。结果表明,该系统能以非接触的方式分析继电器电磁信号,实时可靠地检测继电器的状态,降低破坏电路的损失。

变电设备局部放电故障非接触式带电检测方法研究

针对变电设备故障检测由于受到环境等多因素的干扰,导致检测结果准确率下降的问题,提出一种变电设备局部放电故障非接触式带电检测方法。将局部放电类型划分为气隙放电、沿面放电、悬浮电位放电和电晕放电等多种类型,并设置对应的故障检测标准。综合超声波和光谱技术的抗干扰优势,将其应用至非接触式带电检测传感器安装设计中,利用该设备采集变电设备的相关信号,并提取局部放电的特征量。将特征提取结果与设置的检测标准进行匹配,实现对变电设备局部放电故障检测。测试结果表明,研究方法能够准确获得放电信号,且在干扰环境下该方法的检测准确率较高,具有实用性。

基于射频信号的非接触式血压监测系统

提出了一种基于射频信号的非接触式血压检测方法,设计了血压检测系统并进行了数据的测试及分析。主要针对传统袖带式血压计对于特殊人群使用不方便以及现有血压检测主流方法中光信号易受干扰、测量不准确、需要跟身体接触等问题进行了方法探究。系统发射射频信号到身体上的待检测点,然后采集反射回来的信号,由多普勒效应原理可以得到脉搏波传导的波形图,并计算脉搏波传导时间,代入血压计算模型中,得到血压值,从而实现非接触式连续检测、监测。实验结果证明,该装置可以实现对血压的非接触式连续检测和监测,为便携式可穿戴式血压测量及实时监测设备提供了可参考的实施方法。

基于单片机的电流信号非接触检测系统设计

本设计为电流信号检测,主要由电源供电电路、功率放大电路、非接触式电流检测电路、峰值保持电路以及单片机采样电路构成。该系统可实现电流信号非接触和无失真检测,对于正弦信号可测量其峰峰值和频率,对于非正弦信号可测量其基波和各次谐波的频率与幅度,所测值均可在OLED屏上显示出来。系统频率测量范围为50-1000Hz,电流测量精度优于5%,频率测量精度优于1%。

基于FMCW雷达的非接触式医疗健康监测技术综述

非接触式的医疗健康监测系统解决了用户依从性问题,避免了佩戴电极、传感设备进行监测带来的不舒适感,更有助于将健康监测融入日常生活。非接触式监测手段具有持续地监测用户健康状况的潜力,能够在突发急性医疗事件出现时及时示警,且能够满足新生儿、烧伤患者、传染病患者等特殊人群的监测需求。调频连续波(FMCW)雷达能够同时捕获雷达视场内目标的距离、速度信息,可用于非接触式地监测用户的心率、呼吸率等生理体征及跌倒等行为动作,且从技术上易于单片集成,成本可控,因此在医疗健康监测领域有着重要的应用价值。该文首先阐述了将FMCW雷达应用于非接触式医疗健康监测技术的理论基础,然后系统性地归纳了该领域中的典型前沿应用,最后总结了基于FMCW雷达的医疗健康应用这一领域的研究现状及局限性,并对其应用前景与潜在的研究方向进行了展望。

基于小波分解与滑动峰态的微弱放电信号联合检测方法

基于四阶累积量的滑动峰态算法在表征微弱信号的非高斯特性方面具有优势,可用于对微弱放电信号进行检测。但在混合噪声干扰下,受固定滑动窗宽度的影响,该算法对微弱放电信号的检测性能会显著劣化。针对该问题,提出了基于小波分解和滑动峰态相结合的联合检测方法,并进行了仿真分析和实验验证,结果表明:利用小波变换对信号的多尺度分解以及信号在不同分解尺度上的特征差异,该联合检测方法实现了信号在多个优化的滑动窗宽度共同作用下的峰态检测,进一步增强了其抗噪声干扰能力,对微弱放电信号的检测性能相比原有滑动峰态算法有明显提升。

基于低秩稀疏矩阵分解的非接触心率估计

心率检测作为一项重要的生理检测指标,在医学健康、刑侦检测、信息安全等方面具有重要应用。计算机视觉领域近期的研究表明,心率信号可以通过摄像头捕捉的视频予以获取。现有的研究方法在理想的实验环境下已取得较好的效果,然而在自然状态面部旋转以及出现各种噪声(阴影、遮挡)时鲁棒性较弱。通过检测人脸的关键点,获得面部区域的感兴趣,避免因面部旋转引入检测误差,在现有模型的基础上提出一种基于低秩稀疏矩阵分解的非接触式心率估计模型,对频域血液体积脉冲(BVP)信号矩阵实现去噪处理,解决使用摄像头非接触式获取心率信号时存在的问题。实验显示,该模型在MAHNOB-HCI数据集上实现了3.25%的误差比均值,优于现有的模型。

基于FFT的互感式电流信号检测装置的设计

为解决对电路中电流信号的实时监测及谐波分析问题,利用传感器技术设计出一套高精度基于FFT(Fast Fourier Transform)的互感式电流信号检测装置。该装置可对环路电流信号进行非接触式测量,硬件电路包括互感式电流传感器和检波电路,软件部分以STM32为主控制器,对信号进行傅立叶变换得到频率和幅度信息。这种以微处理器为核心的测量装置可以实现测量自动化和功能多样化,在工业领域具有一定的应用价值。经实验检测,该系统的频率分辨率可达到1 Hz,幅度分辨率可达到0. 5 mA,测量电流信号频率误差小于2%,幅度误差小于5%。

钢管高速超声检测信号传输的关键技术研究

为提高钢管高速超声波检测系统中信号传输的质量和系统性能,对接触式及非接触式二类传输方式进行对比分析。总结了压电超声激励及回波信号特点,分析了目前主要采用的信号耦合技术的结构及工作原理,并在特性参数、技术特点、制造成本等方面进行相互对比,为设计应用提供了依据。