[发明专利]一种基于WiFi信号的增强呼吸及心率实时监测评估方法系统

说明书

本发明涉及一种基于WiFi信号的增强呼吸及心率实时监测方法及系统，该方法是一种低成本，非侵入式，可扩展，能够长期运行的睡眠期间生命体征监控方案。通过改进硬件设置，即改进基于菲涅尔区理论的天线设置方法来增强对呼吸和心率的检测，本发明同时使用离线设备和实时系统来实时监测呼吸和心率。实验结果表明该发明对处于睡眠中处于不同姿势下的人的呼吸和心跳具有很高的检测精度。

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 的增强呼吸及心率实时监测方法及系统。

背景技术

生命体征监测对于掌握一个人的基本健康状态极其重要，然而，睡眠中 的许多疾病可以直接导致死亡，如心跳骤停，睡眠呼吸暂停，哮喘等。最近 的一项研究表明，呼吸紊乱是睡眠中的婴儿猝死综合征的一个重要原因。在 许多案例中，具有呼吸疾病的病人只在偶然情况下具有短暂的特征，因此一 个长时间连续的低功耗的检测设备是极其重要的。

大多数传统方法使用传感器来检测生理信号，比如多导睡眠图和心电图 通过将多个传感器连接到患者身上来测量呼吸和心率等功能。然而这些设备 并不适合家庭环境。基于压力或加速传感器的解决方案需要与身体接触，而 光照条件限制了基于计算机视觉的解决方案。近年来，基于射频的监测方案 因提供非侵入式的呼吸率监测而受到关注。然而这些解决方案中使用的设备 通常很昂贵，因此并没有受到广泛关注。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出了一种基于WiFi信号的增强呼吸及 心率实时监测方法及系统，从而实现精确地监测不同睡姿的生命体征。

根据本发明的实施例，本发明提出了一种基于WiFi信号的增强呼吸及 心率实时监测评估方法，所述方法包括：

基于菲涅尔区域模型，预设待检测用户心跳监测的监视区域，并且在所 述监视区域中设置一铅片以增强监测灵敏度；

在获取监测数据时，获取一最好的流作为数据处理的流；

通过CSI工具提取CSI数据，对所述CSI数据进行处理，从而得到心率 数据和呼吸率数据。

优选的，所述菲涅尔区域模型用如下公式来表示：

|P₁Q_n|+|Q_nP2|-|P₁P₂|＝nλ/2，

其中，P₁，P₂分别为接收天线和发射天线的位置，λ为给定的信号波长，Q_n为第n个菲涅尔区域的边界。

优选的，所述通过CSI工具提取CSI数据，对所述CSI数据进行处理， 从而得到心率和呼吸率，还包括，

在子载波的选择上，使用方差最大的子载波；

通过Hampel filter来滤除与其他临近CSI测量值有显著差异的异常值；

使用巴特沃斯带通滤波器去分离用户正常心率范围相关CSI数据和用户 正常呼吸频率范围相关CSI数据；

最后通过带通滤波器获取心率数据集和呼吸率数据集，然后用FFT提取 出当前用户的心率数据和呼吸率数据。

优选的，所述最后通过带通滤波器获取心率数据集和呼吸率数据集，然 后用FFT提取出当前用户的心率数据和呼吸率数据之前，还包括手动调整 FFT时间阈值，如果积累的数据达到时间阈值，则开始获取这些数据集。

优选的，所述得到心率数据和呼吸率数据之后，还包括实时显示这些数 据。

优选的，时间阈值为40秒。