[发明专利]一种非接触式呼吸实时监测方法及采用该方法的硬件系统

权利要求书

1.一种非接触式呼吸实时监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.利用毫米波雷达实时采集电磁回波数据，根据回波提取周围环境中物体的时间分布、空间分布；

S2.根据时间差分数据判断人体所处的范围与分布，并抽取关键峰值点；

S3.然后根据关键峰值点相位计算呼吸运动波形与呼吸频率，并计算异常性指标；

步骤S1中，所述回波经过AD转换后为复数原始数据，每一帧的连续回波数据经过对时间轴进行快速傅里叶变换后为三维复数组s(x,y,k_r,t)，其中，x为天线阵列横向索引，y为天线阵列竖向索引，k_r为不同距离的索引，t为时间；然后计算各个方向的空间分布：

其中，x_max,y_max分别为天线阵列中横向天线与纵向天线个数，为天线阵列横向轴与雷达-物体连线的夹角索引，k_θ为天线阵列纵向轴与雷达-物体连线的夹角索引，j是指复数的虚部单位。

2.如权利要求1所述的一种非接触式呼吸实时监测方法，其特征在于，步骤S2中，根据时间差分数据判断人体所处的范围与分布，并抽取关键峰值点，所述时间差分数据为：

基于所述时间差分数据来计算能量：

其中，sqrt为平方根，a_t为权重系数，t_w为时间窗口长度；

通过算法搜索能量P值最大的点所对应的方向角度分别为θ₀，根据确定的θ₀来选择关注区域：

满足PP_threshold的区域为关注区域，

其中，P_threshold为能量阈值，r_min、r_max分别为满足阈值要求的空间范围的最小距离与最大距离；

对于(θ₀)方向分别计算前向差分值与后向差分值：

dif_forward(k_r,t)为前向差分值，dif_backward(k_r,t)为后向差分值；

在所述关注区域内计算峰值指标ddif(k_r,t)：

ddif(k_r,t)＝|dif_backward(k_r,t)-dif_forward(k_r,t)|

其中通过算法搜索ddif(k_r,t)最大的两个值所对应的距离分别为r₁(t),r₂(t)。

3.如权利要求2所述的一种非接触式呼吸实时监测方法，其特征在于，步骤S3中，计算所述r₁(t),r₂(t)位置的相位差，经过带通频率为0.1Hz到2Hz的带通巴特沃兹滤波器消除噪声与超低频分量，然后转化为呼吸运动波形：

Breath_phase(t)＝Breath_phase(t-1)+d_phase(t)

其中，filter为滤波器，λ为中心频段电磁波波长，d_phase(t)为相位差，Breath_phase(t)为呼吸运动波形，Breath_motion(t)为呼吸运动深度；

呼吸运动信号经过频率谱分析后，最主要信号成分对应的频率即为呼吸频率。