生物雷達非接觸檢測中呼吸和心跳信號分離算法研究.pdf

1、呼吸和心跳等生命體征反映人體的健康狀況,是臨床診斷和疾病預防的重要依據。常規(guī)的檢測方法有接觸式和非接觸式兩種:接觸式需要依靠電極或傳感器等采集信號,對人體產生約束,在一些非常規(guī)的應用場景(如燒傷、傳染等)不宜使用。常用的非接觸式檢測方法如紅外、激光等受到溫度和環(huán)境障礙物的影響,應用范圍受到限制。雷達式生命體征檢測技術通過雷達發(fā)射電磁波照射人體,接收的回波經過信號處理分離出呼吸、心跳生命信息。
　　鑒于該技術可以非接觸、遠距離、穿透

2、障礙物,隨著雷達技術、微電子技術的發(fā)展,在生命體征檢測領域受到越來越多的關注?，F階段雷達式生命體征檢測技術研究主要集中在對呼吸和心跳信號的檢測上,在以下方面還存在一定的技術難題:
　　首先,由于呼吸、心跳等生命信息具有微弱、低頻、易受干擾、非平穩(wěn)的特點,雷達系統(tǒng)的系統(tǒng)噪聲會影響回波信號的質量,所以如何提高雷達系統(tǒng)的穩(wěn)定性、抗干擾能力成為該檢測技術的難題之一。其次,呼吸運動引起的胸廓微動遠大于心跳信號,且呼吸信號的諧波成分與心跳信號

3、的頻譜有重疊,所以選擇怎樣的信號分離方法從回波信號中分離出能量較小的心跳信號成為難題之一。
　　針對以上問題,本文在課題組前期研究的基礎上,重點研究呼吸和心跳的分離方法,主要完成以下工作:1、分析了呼吸、心跳生理特點,研究其與體表胸廓微動的對應關系,明確了雷達檢測胸廓的微動信息從中提取呼吸、心跳特征參數的生理學依據。2、結合本研究呼吸、心跳的特點,以及自適應對消算法的原理,提出了基于LMS自適應諧波抵消的算法,通過仿真構建信號模型

4、,用Matlab實現算法,從體動、呼吸信號中分離出心跳信號,輸出結果顯示仿真效果良好。3、設計完成了相關實驗,建立了接觸式同步檢測心電信號的對比分析實驗系統(tǒng),驗證了算法的可行性。實驗包括:實驗一,模擬臨床監(jiān)護的人體平躺實驗;實驗二:模擬家庭監(jiān)護的人體坐姿實驗(分為深呼吸和自由呼吸兩種模式)。通過采集不同實驗條件下的呼吸和體動信號,并進行自適應諧波抵消處理及濾波后的輸出信號與同步檢測的心電信號進行對比分析。結果表明兩者的頻率有很強的相關性