【摘 要】
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呼吸是具有周期性特征的重要生命体征之一,其运动幅度小、反射能量弱等特点使得非接触式呼吸监测充满挑战。论文聚焦于利用智能手机生成调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW）声音信号监测呼吸,完成呼吸信号的提取并计算呼吸速率。论文主要工作可概括为:首先,提出一种基于超声波的非监督呼吸监测系统。该系统无需额外硬件配置,仅仅利用智能手机内置的扬声器和麦克风
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呼吸是具有周期性特征的重要生命体征之一,其运动幅度小、反射能量弱等特点使得非接触式呼吸监测充满挑战。论文聚焦于利用智能手机生成调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW）声音信号监测呼吸,完成呼吸信号的提取并计算呼吸速率。论文主要工作可概括为:首先,提出一种基于超声波的非监督呼吸监测系统。该系统无需额外硬件配置,仅仅利用智能手机内置的扬声器和麦克风,使用人耳感知不到声音信号,利用声音信号回波完成人体呼吸监测。其次,提出一种基于信号规整的差频信号中无效信号的消除方法。利用差频信号中低频到高频的跳变特性,消除差频信号中的无效信号。再次,引入基于慢特征分析的非监督呼吸信号特征提取方法。将基于差频信号的一维功率谱密度（Power Spectral Density,PSD）信号进行等长分割和延时分割操作后,利用慢特征分析算法提取呼吸信号。最后,在三种室内环境中对12名志愿者进行呼吸监测以评价系统性能。实验结果表明,论文提出的方法实现了低于2次/分钟的中值误差。该方法对于不同用户、环境噪声、位置（0.4m以内）可以实现有效的呼吸监测。
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