非接触生物雷达基于自适应滤波的心跳信号检测

目的:从生物雷达非接触检测到的呼吸和心跳的混合信号中有效地分离出心跳信号。方法:利用基于RLS算法的自适应噪声抵消器,提出一种分离心跳信号和呼吸信号的方法。结果:采用基于RLS算法的自适应抵消器能够分离出心跳信号,其心率与从心电信号获得的心率具有很强相关性(γ2=0.95,P<0.000 1)。结论:该文提出的分离心跳信号的方法具有较好的实用性,有望实现呼吸和心跳信号的实时分离。

基于生物雷达技术的非接触心率检测研究

目的:利用生物雷达实现对心率的检测。方法 :通过提取雷达I-Q输出端的数据,采用基于LM(levenbergmarquardt)算法的参数估计来获取心率。结果:对静止呼吸以及伴有体动正常呼吸这2种情况下采集到的数据进行了分析,得到了理想的实验结果。I-Q双通道雷达系统无需相位展开操作,对于信噪比非常小的生物信号较为有利。结论:生物雷达可以在非接触的状态下实现对心率的检测,对于临床诊断具有重要的应用价值。

生物雷达检测中呼吸和心跳实时分离技术的研究

目的:从生物雷达检测到的体动信号中分离出心跳信号。方法:采用自适应噪声抵消模型,基于递归最小二乘算法(recursive-least square,RLS)调整模型的输出,并将分离出的心跳信号与心电信号进行比较。结果:该方法可以从体动信号中分离出心跳信号,而且从心跳信号中提取的心率值与从心电信号提取的心率值具有很强的相关性。结论:基于自适应噪声抵消技术,可以实现生物雷达检测中呼吸和心跳的分离。

一种基于连续波生物雷达的人体步态非接触检测系统

人体步态是一个全身肌肉骨骼协调运行的复杂机制,具有特异性,可以作为身份判别或临床疾病诊断的依据。本文介绍了一种基于连续波生物雷达的人体步态非接触检测系统,通过对人体走动时产生的雷达回波信号进行频谱分析,提取出人体步态信号的主要频率,并与加速度传感器获得的数据进行相干分析。实验结果表明生物雷达可以非接触地检测到人体的步态信号,并与加速度检测和视频监测结果具有较好的一致性。

浅析《模拟电子技术》课程“五自”实验教学模式的效果

提出了一种开放式、多层次的"五自"实验教学模式,应用了自由选题与分组、自行管理与实现、自主设计与实施、自行调试与安装和自主答辩与论文完成的"五自"实验考核方法,解决了以往传统实验教学内容与实际脱节、考核方式单一、学员主动参与性差等问题。该模式激发了学员学习电子技术类课程的兴趣,培养了团队协作精神,加强了实践操作技能,锻炼了学员对完整科研活动的过程和结果的总结表达、陈述能力,为毕业后第一任职岗位要求奠定了基础。

基于生物雷达的人体运动状态探测识别技术研究

阐述了基于生物雷达的人体运动探测识别技术在反恐作战、安全防护、灾害搜救方面的重要应用优势,并从运动检测、信号分析、特征值提取和识别分类4个方面对人体运动生物雷达探测识别技术的研究现状进行了综述。最后指出了该技术亟待解决的问题及发展方向,以期为未来该技术的研究提供参考。

双通道SFCW生物雷达对静止人体目标探测方法的研究

生物雷达是以探测生命体为目标的新概念雷达。静止人体的生命体征由于障碍物的衰减作用,呈现信号微弱、受环境杂波干扰较大的特点,这就使生物雷达对人体目标的探测性能降低。本研究采用双通道步进频率连续波(SFCW)雷达改善该问题,首先建立生命体征信号的SFCW回波模型,然后分析SFCW雷达参数对探测性能的影响,最终提出了基于双通道SFCW生物雷达的静止人体目标探测方法。本方法首先利用预处理去除系统和传输信道引入的干扰,然后通过通道间相干处理进一步抑制环境杂波,最后利用CFAR检测器、形态学滤波和聚类算法对生命体进行探测与定位。实测数据处理结果表明,双通道SFCW生命探测雷达系统可有效去除杂波干扰,实现人体目标的高性能探测与定位。

SFCW生物雷达人体细粒度运动信号微多普勒特征增强方法研究

目的本文提出了一种基于反权重系数的综合距离累积时频变换方法,增强了步进频连续波超宽带生物雷达人体细粒度运动信号的微多普勒特征。方法基于双通道步进频连续波(SFCW)雷达系统,通过将人体运动超宽带雷达信号不同距离单元信号分别进行时频变换得到各自时间-频率谱,然后根据各自相对应合理权重沿距离轴进行累积。结果基于反权重综合距离累积时频谱效果好,信号特征明显,较远距离穿墙情况下,运动信号微多普勒特征因衰减较大而较为微弱时,本方法优势十分明显。结论此法充分利用人体运动SFCW超宽带雷达信号不同距离单元信息,在保证信号特征完整性和原始性的基础上合理有效地增强运动信号时间-频谱中的微多普勒特征。

一种生物雷达动目标干扰抑制的新方法

目的:探索一种可以良好抑制动目标干扰的超宽谱(ultra wide band,UWB)雷达呼吸运动检测算法。方法:利用多通道奇异谱分析(multichannel singular spectrum analysis,MSSA)技术并根据呼吸回波的周期性和距离单元信号相关性的特性进行超宽带呼吸运动回波自适应重构,从而实现动目标干扰有效抑制。结果:在雷达实测数据实验中,该方法抑制动目标干扰的性能明显优于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)等参考算法,所得信噪杂比(signal to noise-and-clutter radio,SNCR)高于参考算法。结论:该基于自适应-MSSA的呼吸运动检测算法能够较好地抑制动目标干扰,在UWB雷达研究中具有重要应用价值。

非接触呼吸与心跳监护装置的研制

目前,临床上所使用的生理参数监护装置均采用电极或传感器直接接触人体,增加了被测者生理和心理负荷。为了实现非接触呼吸和心跳检测,首先利用微型化生物雷达实现了对人体体动信号的非接触检测,然后对体动信号进行信号调理,从中提取出呼吸信号与心动信号,最后将呼吸和心跳监测波形进行无线传输。实验结果表明,该非接触呼吸与心跳波形监护装置体积小、功耗低,可以实现临床生理参数的实时监测。

一种基于能量谱非接触呼吸暂停检测技术的研究

目的:研究一种适用于生物雷达非接触呼吸暂停检测和识别的新技术。方法:根据正常的呼吸信号与发生呼吸暂停时信号的强度特点,提出了一种基于时域的能量谱的方法。首先对构造的呼吸暂停信号进行处理并根据阈值进行判断,然后对雷达采集到的信号进行处理并判断是否发生了呼吸暂停。结果:采用该方法,在信噪比大于-8 dB的环境中能够很好地判断出是否发生了呼吸暂停。结论:该文提出的基于能量谱的方法能够较好地、实时地判断出人体是否发生了呼吸暂停。

雷达式非接触检测中呼吸和心跳信号分离算法的研究

为了有效地从生物雷达的体动信号中分离出呼吸和心跳信号,实现生理特征参数(呼吸率和心率)实时监测,本文在自适应噪声抵消模型的基础上,提取呼吸信号的谐波组合作为模型的参考输入,将生物雷达检测到的体动信号作为模型的原始输入,构建了一套适用于生物雷达检测中分离呼吸、心跳信号的自适应谐波抵消算法。仿真实验结果表明,该算法简单、易于实现,能够实时地分离呼吸和心跳信号。

一种非接触睡眠呼吸暂停报警装置的研制

为了实现在低生理和心理负荷条件下实现睡眠呼吸暂停的报警,该文设计了一种装置,包括微型化生物雷达、信号调理、控制与处理、报警以及电源五个模块,分别实现人体呼吸信号非接触检测、呼吸信号特征提取、呼吸暂停检测与报警功能。实验结果表明,该睡眠呼吸暂停报警装置不仅无需任何直接接触人体电极或传感器,而且体积小、功耗低、价格低廉,未来可广泛用于家庭或医院睡眠障碍患者的监测。

一种非接触呼吸暂停检测技术的研究

为了实现在低生理和心理负荷条件下睡眠呼吸暂停的非接触检测,本文首先利用生物雷达实现了对人体呼吸信号的非接触采集,然后通过函数模拟构造伴有呼吸暂停的呼吸仿真信号,提出基于时域的能量谱法和基于小波域的小波信息熵谱法,最后根据两种算法的准确率提出综合判断方法,最终实现了对睡眠呼吸暂停的非接触检测。实验结果表明,利用能量法与小波信息熵法按权重综合判断睡眠暂停,能够较准确地判断阻塞性睡眠的呼吸暂停次数,为非接触睡眠呼吸暂停辅助诊断奠定技术基础。

人体呼吸非接触测量中IR-UWB雷达关键参数的研究

等效采样间隔是脉冲超宽带(IR-UWB)雷达的一个重要参数,本文从理论和实验两方面首次研究了该参数对IR-UWB雷达非接触呼吸测量性能的影响。结果表明,等效采样间隔应小于人体呼吸引起的体表微动位移的一半,这是IR-UWB雷达非接触测量人体呼吸的前提条件。因此,可通过减小等效采样间隔来提高IR-UWB雷达的呼吸测量性能。此外,IR-UWB雷达的等效采样间隔同时决定了等效采样周期(即回波慢时间周期),降低等效采样周期对IRUWB雷达的呼吸测量性能无显著影响。上述研究结果对非接触生命信号测量中的IR-UWB雷达系统设计具有指导意义。

一种生物雷达呼吸和心跳信号实时分离技术

目的 本研究旨在从雷达式生命参数检测平台的回波信号中分离出呼吸和心跳信号,提取呼吸、心跳特征参数.方法 分析回波信号的特征,改进算法,将呼吸信号的谐波组合作为自适应滤波器的参考输入信号进行回波信号滤波处理实验.结果 提出了一种基于自适应谐波抵消的呼吸和心跳信号分离算法.结论 该算法在生物雷达模拟人体平躺实验中能够有效地分离出呼吸和心跳信号.