【摘 要】
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心肺体征参数是人体健康与否的重要表征之一,实时监测其动态变化在健康评估和医疗监护等方面都具有重要的应用价值。基于毫米波雷达的心肺体征检测因其非接触性、非入侵性和全天候的优势成为研究热点。其高频特性能够灵敏地探测到胸腔毫米级的微小起伏,但人体处于自然姿态时难免会发生体动,其幅度可达数厘米乃至数十厘米,对应为频谱上的宽带噪声,极易将心肺信号完全覆盖,是心肺体征提取面临的一大挑战。论文针对该问题从提高体
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心肺体征参数是人体健康与否的重要表征之一,实时监测其动态变化在健康评估和医疗监护等方面都具有重要的应用价值。基于毫米波雷达的心肺体征检测因其非接触性、非入侵性和全天候的优势成为研究热点。其高频特性能够灵敏地探测到胸腔毫米级的微小起伏,但人体处于自然姿态时难免会发生体动,其幅度可达数厘米乃至数十厘米,对应为频谱上的宽带噪声,极易将心肺信号完全覆盖,是心肺体征提取面临的一大挑战。论文针对该问题从提高体动识别性能和体动噪声滤除性能两方面来提高心肺信号信噪比和准确率,主要内容如下:1)针对随机运动产生的杂波可能具有与呼吸、心跳相近的频率成分,甚至完全覆盖心肺信号的问题,通过对比常见的体动识别方法对前后往返运动（Back-and-forth motion,BFM）、咳嗽和说话三种不同类型体动的识别效果,提出了基于幅值门限和加速度信息融合的体动消除算法,采用加速度信息法作为辅助判断方法,来弥补幅值门限法对于周期性体动漏检的问题,实现体动的快速有效识别;并介绍了改进的自适应噪声完备经验模态分解算法和变分模态分解算法应用于上述滤除体动的数据,实验结果表明所提体动消除算法能够有效检测和滤除体动。2)针对BFM体动干扰,引入了基于多项式拟合的自适应噪声消除算法来滤除体动。由于体动时间和幅度的不确定性,为了提高算法的收敛速度和对时变系统的跟踪能力,且又不失稳态误差,引入了变步长算法,提出了基于多项式拟合的变步长自适应噪声消除算法。实验表明优化步长后信噪比提高了0.4069dB,均方误差降低了0.0119,波形相关系数提高了0.1192。并在此基础上提出了基于双通道互相关的高可靠心肺信号提取算法来进一步滤除残留的体动噪声,实验表明相比于单通道处理结果,双通道互相关处理后呼吸信号信噪比平均提高了1.114dB,心跳信号信噪比平均提高了2.257dB;呼吸信号平均误差降低了0.0076Hz,心跳信号平均误差降低了0.0268Hz。
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