[发明专利]一种人体体征信息监测方法及系统

权利要求书

1.一种人体体征信息监测方法，其特征在于，包括：

获取由体征监测传感器采集的原始呼吸信号，对原始呼吸信号进行增益放大和小波滤波后，输出呼吸信号；

对呼吸信号采用梅尔频率倒谱系数特征提取方法和矢量量化模型匹配方法依次进行特征提取和模式匹配，得到个体当前状态的呼吸率和心率。

2.如权利要求1所述的一种人体体征信息监测方法，其特征在于，所述对原始呼吸信号进行增益放大包括：

以原始呼吸信号V_in作为输入，放大呼吸信号V_out作为输出，则：

其中，A_d是差模增益；A_c是共模增益；CMRR是共模抑制比，衡量差分放大器消除共模信号的能力；当A_c无限趋近于0，CMRR趋近于无限大；

令A_c为0，输出放大呼吸信号为

3.如权利要求1所述的一种人体体征信息监测方法，其特征在于，所述小波滤波过程包括：

对放大呼吸信号进行N层小波分解，得到N层小波分解系数；

对含有造成的小波层的分解系数进行阈值量化；

根据N层小波分解系数和经阈值量化后的分解系数，进行小波重构。

4.如权利要求1所述的一种人体体征信息监测方法，其特征在于，所述采用梅尔频率倒谱系数特征提取方法包括：

将呼吸信号分解为多个讯框；

对每个讯框进行傅里叶变换，将得到频谱经过梅尔滤波器得到梅尔刻度；

对梅尔刻度提取对数，进行离散傅里叶反变换，得到倒频谱域图。

5.如权利要求4所述的一种人体体征信息监测方法，其特征在于，所述倒频谱域图的幅度为13维的系数。

6.如权利要求1所述的一种人体体征信息监测方法，其特征在于，所述矢量量化模型匹配方法包括：

将呼吸信号和与呼吸信号相对应的k维特征矢量输入VQ编码器；

在VQ编码器中选择与特征矢量失真误差最小的码书y_v；将该码书y_v的编码v作为输入，输出为呼吸信号的重构矢量。

7.如权利要求1所述的一种人体体征信息监测方法，其特征在于，所述体征监测传感器采集原始呼吸信号，包括：

体征监测传感器静态时，电感为：

其中，W是线圈的匝数，μ₀气隙的磁导率，s₀截面积，呼吸运动导致气隙厚度δ的变化，即衔铁位置的上移或下降；

周期性的呼吸运动，导致δ的变化，进而导致自感的变化，从而引起电流的变化，通过电流的大小实现监测呼吸运动。

8.如权利要求1所述的一种人体体征信息监测方法，其特征在于，所述体征监测传感器包含多个，呈矩阵式排列，相邻体征监测传感器间互相连接。

9.一种人体体征信息监测系统，其特征在于，包括：体征监测传感器、信号预处理模块和信号分析模块；

所述体征监测传感器与信号放大模块连接；所述信号预处理模块接收由体征监测传感器采集的原始呼吸信号，对原始呼吸信号进行增益放大和小波滤波后，输出呼吸信号；

所述信号分析模块对呼吸信号采用梅尔频率倒谱系数特征提取方法和矢量量化模型匹配方法依次进行特征提取和模式匹配，得到个体当前状态的呼吸率和心率。

10.如权利要求9所述的一种人体体征信息监测系统，其特征在于，所述信号预处理模块包括信号放大子模块和滤波子模块；

所述信号放大子模块对采集的原始呼吸信号采用差分放大器进行增益放大，输出放大呼吸信号至滤波子模块中进行小波滤波，增强信号信噪比，输出呼吸信号。