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基于霍夫变换的FMCW雷达生命体征检测技术研究

基于霍夫变换的FMCW雷达生命体征检测技术研究

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作者：李琪童烟台大学

学位级别：硕士

随着医疗技术的逐步发展,尤其经过全球流行病毒COVID-19后人们对于身体的健康检测需求也逐渐增多,特别是非接触测量。非接触式的生命体征检测设备中调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达由于其可以从回波中频信号... 详细信息

随着医疗技术的逐步发展,尤其经过全球流行病毒COVID-19后人们对于身体的健康检测需求也逐渐增多,特别是非接触测量。非接触式的生命体征检测设备中调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达由于其可以从回波中频信号中获得准确的目标距离信息和人体生命体征信息(中频信号相位),而被广泛用于呼吸和心率的非接触检测。相对于呼吸信号,心率信号要弱的多,而且呼吸的谐波也会严重影响心率检测。因此呼吸与心跳的分离成为了研究重点,传统的分离方法大多从频率域上进行分解,存在着很大的局限性,霍夫变换(Hough Transform,HT)通过频率和角度两个维度进行分离,可以准确抑制呼吸谐波对心跳信号的干扰。本文在此方法的基础上研究了一种基于霍夫变换的FMCW雷达生命体征检测方案,主要创新点如下:首先,针对反正切解调方法中存在的值域限制造成的相位模糊问题,在基于霍夫变换的心率检测方案中使用了扩展微分与交叉相乘(Differentiate and Crossmultiply,dacm)算法对信号进行处理,不仅没有模糊问题,还可以达到平滑信号抑制高频噪声干扰的效果。其次,提出了一种将基于霍夫变换的呼吸谐波抑制算法与线性调频Z变换(Chirp-Z Transform,CZT)算法相结合的方法(CZT-HT方法),对呼吸谐波的干扰进行了准确抑制。其中利用CZT算法对信号频谱能进行局部细化的能力,准确地估计出呼吸及其谐波的频率,从而可以使得霍夫变换从频率和角度两个维度更准确地分离出呼吸基波和谐波,进一步结合了CLEAN算法进行区域搜索依次滤除呼吸各次谐波,达到了准确识别并抑制呼吸谐波的干扰。最后,本文提出并使用了一种综合性的高精度心率检测方法,解决心跳信号频率检测精度不够的问题。方法内容是将变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法与抑制呼吸谐波后的心跳信号联合处理,达到准确分离心跳信号并去噪的效果,然后使用Rife结合CZT(CZT-R)方法进行最终的心率估计。通过设计实验对CZT-HT方法、VMD算法和CZT-R方法相结合的整体方案性能进行了心率曲线图和多人多组的分析,数据包括20个人每人10组的200组测试,实验结果的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为1.13次/分钟,相比于传统霍夫变换方案(FFT-HT方法)的MAE改进了1.22次/分钟。此外,由于本方法可以准确地分离出呼吸和心跳的基波和各次谐波,极大方便了呼吸和心率模型建立和分析。利用本文所提出的方法对雷达采集的数据建立了模型,并进行了初步的分析,为后续研究提供了验证或者参考。

关键词：生命体征检测扩展dacm算法霍夫变换 CZT算法

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