【摘 要】
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心跳信号是人体最重要的生理信号之一,对心跳信号的检测分析可得知人体的健康状况。目前常用的心跳检测方法主要为接触式检测方法,包括心电图(Electrocardiograph,ECG)法和光容积描记(Photo Plethysmograph,PPG)法等,但这些方法对烧烫伤人员、传染病人以及电极敏感患者不适用。生物雷达因具有非接触、可穿透检测等优势可有效解决这一问题。生物雷达心跳信号具有微弱易受干扰的
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:62201578);
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心跳信号是人体最重要的生理信号之一,对心跳信号的检测分析可得知人体的健康状况。目前常用的心跳检测方法主要为接触式检测方法,包括心电图(Electrocardiograph,ECG)法和光容积描记(Photo Plethysmograph,PPG)法等,但这些方法对烧烫伤人员、传染病人以及电极敏感患者不适用。生物雷达因具有非接触、可穿透检测等优势可有效解决这一问题。生物雷达心跳信号具有微弱易受干扰的特点。首先,环境噪声对发射电磁波产生干扰,导致信噪比降低。其次,人体呼吸谐波也会对心跳信号的检测产生影响,导致心跳信号分离效果不佳。心脏在生理学以及解剖学上的特点使得心跳信号的雷达准确检测方面有很多问题值得研究,如在什么检测位置、检测角度下可采集得到最佳心跳信号,目前国内外均鲜有相关报道。本文主要针对上述问题,进行了生物雷达心跳信号的多种探测模式性能研究、心跳信号分离和特征提取研究。主要研究内容和结果如下:1.完成了基于生物雷达的心跳分离和特征提取软硬件平台的设计和搭建。介绍了雷达检测心跳信号的原理,完成了硬件平台的搭建以及上位机程序的开发。2.进行了基于生物雷达的心跳分离方法研究,分为粗分离和精细分离两部分。粗分离包括噪声去除和心跳呼吸初步分离,使用100阶直流偏移去除方法去除静态杂波后,使用5Hz低通滤波方法去除高频干扰,使用平方和最大法完成人体目标定位,最后使用带通滤波器分离出含有呼吸谐波的雷达心跳信号。精细分离首先根据呼吸基频先对呼吸谐波频率定位,然后使用相关性分析判断雷达心跳信号中待去除的呼吸谐波,最后采用基于参数优化的反馈陷波对呼吸谐波抑制。3.心脏的生理学特征决定了利用雷达从不同位置、不同方向探测会导致雷达心跳信号质量不同,因此心跳特征提取前进行了心跳信号正面背面探测模式、心跳信号正面多角度探测模式、雷达心电对比探测模式性能研究。正面背面研究表明正面探得雷达心跳信号在幅值上优于背面,正面多角度研究表明探测角度从20度变化到160度(步进为20度)的过程中,雷达心跳信号的幅度在120度时达到最大,120度的探测角度上的雷达心电对比研究表明雷达可探得心电信号盲区(心休期)内心脏的运动信息。通过雷达心跳信号不同探测模式性能研究,找到了最佳的雷达心跳探测位置。4.在不同探测模式性能研究结果基础上,进行了雷达心跳信号特征提取研究。雷达心跳信号心率变异性特征分为时域特征和频域特征。通过比较判别法确定雷达心跳信号波峰位置,对波峰位置横坐标差分获得R-R间期,对R-R间期处理获得时域特征。对RR间期插值后进行傅里叶变换获得R-R间期的频域信号,处理后获得心率变异性频域特征。5.对分离方法和特征提取方法进行验证,测试结果表明本文的分离方法较好地抑制了雷达心跳信号中的呼吸谐波,频谱幅值抑制率平均达到了85.6%,特征提取方法很好地提取到了雷达心跳信号的心率变异性特征,雷达设备和心电设备提取的心率变异性特征相比较,误差在5%以内,具有较好的一致性。本研究在生物雷达心跳分离与特征提取研究方面取得了初步的效果,同时未来还有以下工作需要进一步研究:雷达心跳信号精细分离部分,可在反馈陷波器的反馈通路上添加其他环节来进一步改善陷波性能。雷达心跳信号特征提取部分,生物雷达检测的心跳信号与心电信号两者间的关系以及雷达心跳特征与心脏疾病之间的对应关系方面还需进一步深入研究。
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