基于微多普勒特征的心动状况无源感知方法
专利汇可以提供基于微多普勒特征的心动状况无源感知方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了基于微多普勒特征的心动状况无源 感知 方法，包括以下步骤：(1)使用微功率多普勒雷达发射 信号 s(t)；(2)接收雷达回波x(t)；(3)从雷达回波中x(t)提取微多普勒特征信号I；(4)从微多普勒特征信号I中提取出携带心尖搏动运动特征的分量I2；(5)从步骤(4)中得到的分量I2中提取特征，构造 特征向量 ，通过KNN方法，映射至不同的心动异常类型。该方法能够据心尖搏动的运动学 基础 上从多普勒雷达回波信号中提取能反映心动状况的信息，采集的心动状况信息更为精细，所获取的心动状况信息精确。，下面是基于微多普勒特征的心动状况无源感知方法专利的具体信息内容。
1.基于微多普勒特征的心动状况无源感知方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)使用微功率多普勒雷达发射信号s(t)，其中t为时间；
(2)接收雷达回波x(t)；
(3)从雷达回波中x(t)提取微多普勒特征信号I；
(4)从微多普勒特征信号I中提取出携带心尖搏动运动特征的分量I2；
(5)从步骤(4)中得到的分量I2中提取特征，构造特征向量，通过KNN方法，映射至不同的心动异常类型。
2.根据权利要求1所述的基于微多普勒特征的心动状况无源感知方法，其特征在于，所述步骤(2)中利用放置于零多普勒频率处的凹口带阻滤波器去除接收雷达回波x(t)静态背景噪声n(t)，去除静态背景噪声后的雷达回波表达式为x(t)-n(t),更新x(t)为x(t)-n(t)。
3.根据权利要求2所述的基于微多普勒特征的心动状况无源感知方法，其特征在于，所述步骤(2)中调整凹口带阻滤波器凹口的深度d，相对宽度w及杂波性质，使平均杂波抑制大于40dB，并保留运动成分。
4.根据权利要求1所述的基于微多普勒特征的心动状况无源感知方法，其特征在于，所述步骤(3)中提取微多普勒特征信号时，通过经验模态分解
得到本征模态函数组I＝{c1,c2,c3...cn}。
5.根据权利要求4所述的基于微多普勒特征的心动状况无源感知方法，其特征在于，所述步骤(3)中模态分解包括以下步骤：
(31)获取多普勒雷达回波信号x(t)；
(32)对雷达回波信号进行初始化处理，令r＝x(t),n＝0；
(33)计算信号局部上下包络均值h＝x(t)-m(t)；
(34)判断h是否满足模态判定条件，若满足，则继续步骤(35)，否则返回至步骤(33)；
(35)分离原信号，n＝n+1,cn＝h,r＝r-cn；
(36)判断分离后剩余的信号r是否为单调函数，若是，则继续步骤(37)，否则令原信号为剩余的信号x(t)＝r，并返回至步骤(33)；
(37)得到模态分解结果，
6.根据权利要求4所述的基于微多普勒特征的心动状况无源感知方法，其特征在于，所述步骤(4)中提取出的携带心尖搏动运动特征的分量为去除了人体运动、呼吸分量I1＝{ci1,ci2,ci3…cm|m＜n,ci*∈I}的本征模态函数组I2，I2＝I-I1，I2＝{cj1,cj2,cj3...ck|k＜m,cj*∈I}。
7.根据权利要求6所述的基于微多普勒特征的心动状况无源感知方法，其特征在于，所述步骤(4)中人体运动、呼吸分量I1＝{ci1,ci2,ci3…cm|m＜n,ci*∈I}为fh＜0.5Hz对应的模态函数，fh为微多普勒特征信号I中每个模态函数的最高频率fh。
8.根据权利要求6所述的基于微多普勒特征的心动状况无源感知方法，其特征在于，所述步骤(5)中从携带心尖搏动运动特征的分量I2中提取特征时，将I2＝{cj1,cj2,cj3...ck|k＜m,cj*∈I}进行希尔伯特变换，得到：
再从变换后得到的希尔伯特谱 中计算出每个模态函
数的边际谱最大幅值δ和能量ε，并构造特征向量
X＝[δ1,ε1,δ2,ε2,δ3,ε3,...,δi,εi,...]
其中，δi,εi分别代表第i个本征模态函数的边际谱最大幅值和能量值；
其中，边际谱计算公式为：
能量值计算公式为：
9.根据权利要求6所述的基于微多普勒特征的心动状况无源感知方法，其特征在于，所述步骤(5)中通过KNN方法，映射至不同的心动异常类型，包括以下步骤：
(51)输入模型特征向量X＝[δ1,ε1,δ2,ε2,δ3,ε3,...,δi,εi,...]和距离度量时在样本集T中找出的与xi距离最近的点的个数k；
(52)建立心动特征波样本集T＝{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xN,yN)}，xi表示第i个心动样本集的特征向量，yi为特征波类别；
(53)距离度量方法的性能评估与选择：
欧式距离
曼哈顿距离
(54)进行分类决策：
(55)进行10折交叉验证，将样本集T平均分为10份，轮流将其中9份作为训练集训练，1份作为测试集验证，取10次结果均值估计精度，分析K值的影响。
基于微多普勒特征的心动状况无源感知方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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