一种基于CEEMDAN联合小波阈值的FMCW雷达人体生命体征检测方法

本发明属于生物医学工程与雷达技术交叉的领域，尤涉及一种基于频率调制连续波fmcw雷达的人体生命体征检测方法，涉及心率、呼吸率等生命体征的非接触式检测技术。

背景技术：

1、随着社会的进步和科技的发展，非接触式生命体征检测技术逐渐成为研究的热点。相较于传统的检测技术，基于雷达的生命征象监测系统则具有多个优点。它采用无接触的方式，无需将任何传感器附着在病人身上即可进行使用，这在病人因皮肤问题或其他原因无法配戴传感器时显得格外有价值。此外，雷达系统可以适应多种场合，特别是在临床环境中，它能够提供对病人的连续不间断监测。因此，非接触式的生命征象监测技术正变得日益重要，为医疗监测提供了更多的舒适性和便捷性。

2、目前基于雷达的动作和呼吸心跳检测存在的低空间分辨率、信噪比较低等技术局限性，致力于提高雷达技术在动作和生命体征监测方面的能力具有重要的研究意义。探索新的方法和技术以提高信噪比，强化信号处理和特征提取步骤，能有效提升生命体征检测的准确性和可靠性。

技术实现思路

1、为了克服已有技术的低空间分辨率、信噪比较低的不足,本发明提供了一种基于ceemdan联合小波阈值的fmcw雷达人体生命体征检测方法，使用调频连续波雷达进行非接触和非侵入性的生命体征信号采集。具体是对雷达的中频信号应用快速傅立叶变换以获得人的胸部位置，收集关于测量位置的相位信息。然后，将提取的相位进行相位解缠绕和相位差分，分解为imf分量后使用基于ceemdan算法联合小波阈值重构出心跳和呼吸信号；实验结果表明，该方法在保持较高的检测精度的同时，显著减少了参数量与计算量。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

3、一种基于ceemdan联合小波阈值的fmcw雷达人体生命体征检测方法，包括以下步骤：

4、步骤1：搭建毫米波雷达实验系统，人体位于雷达前方，采集人体回波的中频信号；

5、步骤2：对接收到的中频信号进行数据预处理，通过距离维fft以及非相干积累降低噪声的影响，确定人体胸腔与雷达的距离；

6、步骤3：利用反正切解调的线性特性从非相干积累的fft结果中恢复生命体征信号的相位，并进行相位解缠绕和相位差分以得到优化后的相位信息；

7、步骤4：将处理好的相位信号经过ceemdan算法和小波阈值法相结合，分解为imf分量，再重构出心跳和呼吸信号；

8、步骤5：对得到的心跳和呼吸信号进行fft变换，估计出心率和呼吸率。

9、进一步，所述步骤1中，所述的毫米波雷达实验系统采用fmcw雷达，工作范围从76ghz到81ghz，采用了一个发射天线和四个接收天线，等效带宽为：

10、beq＝β×n/fs (1)

11、其中，beq指等效带宽，β为线性调频斜率，n为线性调频中的有效adc样本数，fs为adc采样速率，由此产生的距离分辨率r约为9.8厘米，计算公式如下

12、

13、其中c是光速，最大速度vmax计算为

14、

15、fmcw雷达的工作频率在线性调频周期内发生变化发射的信号表示为

16、xt(t)＝at cos(2πfct+πβt2) (4)

17、其中，at是发射波的幅度，fc是chirp的起始频率，β是chirp的斜率；

18、被测者在平台内任意位置停留1-2s时间，利用adc1000evm采集板将接收到的中频雷达人体动作回波数据传输到电脑中存储，存储为复数形式。

19、再进一步，所述步骤2中，所述的对接收到的中频信号进行数据预处理，通过距离维fft以及非相干积累降低噪声的影响，确定人体胸腔与雷达的距离，预处理的过程为：

20、(2.1)对采集到的单个调频信号的每个chirp的adc采样点数进行距离fft；

21、(2.2)不同天线接收到的信号经过fft后得到的距离fft结果叠加起来，进行非相干距离fft累加，将获得的距离信息存储在矩阵q中表示为：

22、

23、其中，q(n；m)是信号中第n个线性调频脉冲中的第m个adc采样点的频谱值，通过将信号矩阵q与其自身的转置相乘得到变量qdot，qdot表示为

24、qdot＝qtq                                (6)

25、(2.3)对qdot的每一列进行平均处理，以获得单帧的每个chirp的距离谱，提取出单个时间点的距离信息。

26、更进一步，所述步骤3中，所述的利用反正切解调的线性特性从非相干积累的fft结果中恢复生命体征信号的相位，并进行相位解缠绕和相位差分以得到优化后的相位信息，过程为：

27、(3.1)利用反正切解调的线性特性，从积累的fft结果中恢复生命体征信号的相位，即

28、

29、其中，q为fft结果数据的虚部，i为fft结果数据的实部；

30、(3.2)利用相位解缠绕算法通过检测和跟踪信号相位的变化，将相位值调整到连续的范围内，消除不连续性，处理流程为：设定初始相位其中是相位解缠绕后的相位，是经过包裹(在-π到π之间)的相位值，对于每个点n＝1,2,...,n-1,计算相位差如果则如果则因此接缠绕之后的相位为

31、(3.3)使用相位差分，通过比较i/q两路信号的相位差异，即两个连续相位之间的差，消除相位漂移。

32、所述步骤4)中，所述的将处理好的相位信号经过ceemdan算法和小波阈值法相结合，分解为imf分量，再重构出心跳和呼吸信号，过程为：

33、(4.1)借助于ceemdan将高斯白色噪声分解为n个集合，并且将n个集合添加到生命体征信号xr以生成一个噪声辅助的数据信号

34、(4.2)对每一个噪声辅助的信号实施ceemdan分解，以提取第一本征模态函数imf，针对所有n个待处理的信号进行操作，产生n组初步imf分量，继而对这些初步imf分量进行平均化处理，由此形成第一个imf，即imf1；原始信号减去imf1，得到第一个分解后的余量，将上一级的余量中添加高斯白噪声，得到新的信号；

35、(4.3)对信号重复执行以上(4.1)、(4.2)操作，判断余量是否为单调函数或常数函数，如果余量为单调函数或常数函数时表明分解终止，如果不是则继续分解，直到单调函数或常数函数时终止；

36、(4.4)选取前3个相关系数较大的imf分量，对每一个imf分别进行小波变换，得到其小波系数；

37、(4.5)确定阈值：阈值采用最大化去噪效果的最佳阈值，该阈值是用来判断哪些小波系数主要代表噪声，哪些包含有用的信号信息，所述阈值确定方法包括固定阈值、可视化方法或启发式方法；

38、(4.6)阈值处理：对小波系数进行阈值处理，包括硬阈值处理和软阈值处理，所述硬阈值处理是指小于阈值的小波系数直接置为零，而大于阈值的系数保持不变；软阈值处理则是小于阈值的系数置为零，大于阈值的系数减去阈值，从而更平滑地消除噪声；

39、(4.7)小波重建：经过阈值处理后，利用剩下的小波系数通过小波反变换重建去噪后的信号，由于噪声在小波域中通常表现为小幅值的系数，而信号特征则对应着较大的系数，阈值处理后的小波系数应该能够更好的代表无噪声的信号；

40、(4.8)小波阈值处理后，利用逆小波变换将去噪后的小波系数转换回时域，即得到处理后的imf分量，将所有去噪后的imf分量重新组合，重构出去噪后的信号；

41、(4.9)重构后，通过滤波器将呼吸和心跳信号进行滤除，将呼吸和心跳的频率范围分别设置为[0.2-0.8hz]和[0.8-2.0hz]。

42、所述步骤5)中，所述的对得到的心跳和呼吸信号进行fft变换，估计出每分钟的心率和呼吸率，过程为：

43、(5.1)对重构后的心跳信号进行fft运算，寻找谱峰的最大值；

44、(5.2)心跳信号fft谱峰的最大值乘以60，即可得到估计的心率；

45、(5.3)对重构后的呼吸信号进行fft运算，寻找谱峰的最大值；

46、(5.4)呼吸信号fft谱峰的最大值乘以60，即可得到估计的呼吸率。

47、本发明的技术构思为：本发明应用快速傅立叶变换以获得人的胸部位置，收集关于测量位置的相位信息。然后，将提取的相位进行相位解缠绕和相位差分，使用基于ceemdan的特征值选取方法，有效地提取了呼吸和心跳信号的imf分量，联合使用小波阈值抑制干扰和噪声，并进行了重构。基于毫米波雷达的人体生命体征检测方法是一种创新的监测技术，具有广泛的应用前景和市场需求。随着技术的不断发展和完善，该方法将在医疗、家居、安全等多个领域发挥重要作用，提升人们的生活质量和安全水平。

48、本发明的有益效果主要表现在：

49、1.通过fmcw雷达的高分辨率和高精度特性，本发明能够准确检测到人体的微小生命体征信号，如呼吸和心跳

50、2.本发明利用fmcw雷达的远距离检测能力，实现了对人体生命体征的非接触式监测。这避免了传统方法中传感器贴附带来的不便和可能的感染风险，提升了用户的舒适度和安全性。

51、3.本发明运用，将提取的相位进行相位解缠绕和相位差分，提高获取相位特征信息的有效性和识别精度。

52、4.本发明主要应用了ceemdan的特征值选取方法，联合小波阈值，以抑制干扰和噪声，有效地提取了呼吸和心跳信号的imf分量，并进行了重构。