[发明专利]一种非接触式生命体征检测系统的心跳频率检测算法

权利要求书

1.一种用于非接触式生命体征检测系统的心跳频率检测算法，包括如下步骤：

步骤1，对非接触式生命体征检测系统的连续波多普勒雷达前端输出的I、Q两路信号分别进行带通滤波；其中，带通滤波器的低截止频率为0.5Hz、高截止频率为5.2Hz；

步骤2，通过圆心估计算法恢复经过滤波的I、Q两路信号的有用直流分量；

步骤3，对步骤2得到的I、Q两路信号进行反正切解调；

其特征在于，得到解调信号之后的步骤如下：

步骤4，采用完全聚类经验模态分解算法对解调信号进行分解，得到一系列本征模函数；

步骤5，对得到的本征模函数分别做希尔伯特变换，并且求得各本征模函数对应的希尔伯特边际谱；

步骤6，在各本征模函数对应的希尔伯特边际谱上进行峰值检测；

步骤7，根据希尔伯特边际谱的谱峰位置和谱峰附近的能量集中度来判断心跳信号对应的希尔伯特边际谱；

步骤8，在心跳信号对应的希尔伯特边际谱上提取心跳信号频率信息。

2.根据权利要求1所述的一种非接触式生命体征检测系统的心跳频率检测算法，其特征在于，步骤4中采用完全聚类经验模态分解算法对解调信号进行分解，具体步骤如下：

步骤4.1，构造I个信号x[n]+ε₀wⁱ[n]，其中x[n]是反正切解调得到的信号，wⁱ[n],(i＝1,2,...,I)是分布为N(0,1)的白噪声，利用普通经验模态分解算法分别求解I个信号x[n]+ε₀wⁱ[n]的第一个本征模分量IMF₁ⁱ[n]，并且计算：

IMF1[n]=1IΣi=1IIMF1i[n]=IMF‾1[n];]]>

步骤4.2，计算第一个剩余分量r₁[n]＝x[n]-IMF₁[n]；

步骤4.3，对r₁[n]+ε₁E₁(wⁱ[n]),i＝1,...,I进行经验模态分解，得到第一个本征模分量；其中，算子E_j(·)的功能是利用普通经验模态分解算法求一个信号的第j个模态，并由此得到：

IMF2[n]=1IΣi=1IE1(r1[n]+ϵ1E1(wi[n]));]]>

步骤4.4，根据k＝2,...,K，计算第k个剩余分量：r_k[n]＝r_(k-1)[n]-IMF_k[n]；

步骤4.5，根据r_k[n]+ε_kE_k(wⁱ[n]),i＝1,...,I，进行经验模态分解，得到第一个本征模分量，并由此得到IMF(k+1)[n]=1IΣi=1IE1(rk[n]+ϵkEk(wi[n]));]]>

步骤4.6，重复步骤4.4到步骤4.5步，当剩余本征模分量不再满足可以分解的要求时，即剩余本征模分量的极值不足两个时，停止运算，最后的剩余本征模分量表示为：R[n]=x[n]-Σk=1KIMFk[n],]]>K是总模态数；

至此，解调信号x[n]被分解为K个本征模函数IMF_k[n]和一个剩余分量R[n]。