[发明专利]一种基于WiFi信号的微形变实时监测评估的方法

说明书

本发明涉及一种基于WIFI信号的微形变实时监测评估方法，该方法首先进行监测环境的步骤，用若干对天线组成一个整体的检测网络，通过天线发射及接收信号，对信号数据进行预处理，并基于IRFE算法进行分析，分解出每个具体行为动作并且计算动作的频率，最后根据算法检测的动作频率等信息，实时评估动作状态，本发明结合理论分析，克服了以往方法参数不能明确固定，模型不够完善，约束多且监测结果不稳定等缺点。

技术领域

本发明属于人工智能和医疗健康领域，具体的说是一种基于WiFi信号的微形变实时监测评估方法。

背景技术

随着智能家居、智能医疗等领域的发展，动作监测成为一个火热的话题， 但穿戴式等检测设备既有不方便的问题又有隐私性的问题，有别于传统动作识 别，用无线信号检测人体动作的研究早已取得一定成果，但现有研究对细粒度 动作监控的并不够精确，且影响因素多，没有量化的稳定理论标准，下面以检 测睡眠为例。

睡眠质量的好坏关乎着人体的精神健康、心脑血管健康、新陈代谢等等。 已有的用WiFi信号进行呼吸检测的方案并未说明天线距离高度等参数的确定方 法及是否普适的理论依据，往往导致检测结果不稳定。

发明内容

基于此，有必要针对上述问题，提供一种基于WiFi信号的微形变实时监测 评估方法，以解决细粒度动作监控的不精确问题。

根据本发明的目的，提供一种基于WiFi信号的微形变实时监测评估的方法， 包括如下步骤：

步骤一、设置网络检测环境，基于网络检测环境发送检测信号；

步骤二、接收反馈的检测信号，分解出所述反馈的检测信号中每个具体的动作 并且计算动作的频率；

步骤三、根据所述计算出的动作的频率相关信息，实时评估动作状态，并进行实时显示。

优选的，所述设置网络检测环境，具体为，用若干对天线组成一个整体的检测 网络，其中发射天线为A1，A2，A3…An,接收天线为B1,B2,B3…Bn，对每一对 监测天线对而言，使呼吸造成的腹部形变位于天线对的X轴且靠近能量较大的 内层菲涅尔区域，天线对之间的距离设置为20-25cm,数据的采样频率设置为 20-100HZ。

优选的，所述接收反馈的检测信号，分解出所述反馈的检测信号中每个具体的 动作并且计算动作的频率，还包括对接收的反馈检测信号进行预处理，具体为， 计算出数据序列中数据项X_i附近N个数据项的平均值Avg_i，将Avg_i作为X_i或包括 其后M-1个数据项的新值，移动距离M后，重复执行步骤二中的计算过程，直至移动到序列末尾。

优选的，所述分解出所述反馈的检测信号中每个具体的动作并且计算动作的频率，具体为，

输入：子载波序列I₁，…，I_n，采样频率f；

输出：瞬时呼吸频率序列F₁，…，F_n；

(1)初始化任意选择第k子载波进行差分处理，生成差分序列；

(2)合并单调区间令t＝1，P＝0，Q＝0；将差分序列中相邻同为正或同为负的 数值合并成一个区间，以区间累加值Δm_i以及合并数值个数Δn_i表示第i区间，可 得累加值序列Δm₁，…，Δm_r和计数序列Δn₁，…，Δn_r；

(3)若t小于r，从位置t开始，在累加值序列中找到第一个大于给定阈值A₁的Δm_a作为吸气阶段起始位置；否则退出；