基于PE的MEEMD筛选的LFMCW雷达心率估计算法

针对现有的基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和Levenberg-Marquardt(LM)拟合等算法在心率估计中存在稳定性差、精准度低等现状,在分析77 GHz线性调频连续波雷达信号特征的基础上提出一种改进型的心率估计算法。首先,该算法通过速度-距离谱图识别被测人体,通过仿真实验获得心跳区间50~120次/min对应的排列熵(permutation entropy,PE)区间为[0.31,0.44]。然后,提出PE心跳信号区间筛选方法消除微运动信号中的干扰和噪声。通过峰值检测算法实现心率的精准估计。最后邀请30位志愿者进行实验,并从稳定性、准确性和估计误差3方面分别对本文提出的算法、FFT算法和LM拟合算法进行评估和比较。实验表明本文提出的算法的稳定性和估计误差的综合评估指标最优,准确率为98.30%。