[发明专利]一种肺功能监测方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种肺功能监测方法，其特征在于，用于同时监测位于菲涅尔模型的监视区域内的多个用户的肺功能，所述肺功能监测方法包括：

通过多个天线采集与多个用户的肺功能对应的多个数据流；

根据多个数据流提取得到CSI数据，并处理得到多个呼吸信号及每个呼吸信号的呼气阶段；

根据所述呼吸信号和预先设定的每个用户的方位信息，将所述呼吸信号和用户进行一一对应；

根据所述呼吸信号的呼气阶段，处理得到每个用户的肺功能监测结果。

2.根据权利要求1所述的肺功能监测方法，其特征在于，所述根据多个数据流提取得到CSI数据，并处理得到多个呼吸信号及每个呼吸信号的呼气阶段的步骤包括：

从采集到的所述数据流中，筛选出一信号连续的目标数据流；

提取所述目标数据流的CSI数据，并对所述CSI数据进行预处理；

对预处理后的CSI数据进行独立成分分析，求解得到混合矩阵及分别包含多个复数的多个呼吸信号；

针对每个呼吸信号：

进行滤波处理，并根据多个复数的实部和虚部构建实数矩阵；

对所述实数矩阵进行主成分分析；

提取主成分分析后得到的第一个主成分波形，并根据所述主成分波形确定所述呼吸信号的呼气阶段。

3.根据权利要求2所述的肺功能监测方法，其特征在于，所述提取所述目标数据流的CSI数据，并对所述CSI数据进行预处理的步骤包括：

采用CSI工具提取得到所述目标数据流的CSI数据；

提取得到所述CSI数据的幅值序列中的复数值；

将所述复数值减去预设的平均幅值，得到预处理后的CSI数据。

4.根据权利要求2所述的肺功能监测方法，其特征在于，所述根据所述呼吸信号和预先设定的每个用户的方位信息，将所述呼吸信号和用户进行一一对应的步骤包括：

针对每个所述呼吸信号；

根据对应的混合矩阵中列向量的复数，得到该呼吸信号的位置信息；

将所述位置信息作为KNN分类器的输入，将用户的方位信息作为分类标签，得到所述位置信息对应的用户的方位信息。

5.根据权利要求1所述的肺功能监测方法，其特征在于，所述根据所述呼吸信号的呼气阶段，处理得到每个用户的肺功能监测结果的步骤包括：

针对每个所述呼吸信号：

提取得到呼气阶段内的运动特征，并进行自适应校准；

将自适应校准后的运动特征输入神经网络，得到肺功能指标；

根据预先存储的用户的个人信息，匹配得到用户对应的亚组及该亚组的健康指标；

根据所述健康指标和所述肺功能指标，处理得到肺功能监测结果。

6.根据权利要求5所述的肺功能监测方法，其特征在于，所述运动特征至少包括胸壁运动速度和胸壁位移。

7.根据权利要求6所述的肺功能监测方法，其特征在于，所述提取得到呼气阶段内的运动特征，并进行自适应校准的步骤包括：

从当前呼吸信号的呼气阶段中，提取得到所述运动特征；

采用如下公式对所述运动特征中的胸壁位移进行自适应校准：

其中：D(t)表示为t时刻用户的胸壁与所述天线的距离；D′(t)表示为t时刻自适应校准后的胸壁位移；D_end表示为当前呼气阶段的结束时刻时，用户的胸壁与所述天线的距离；D_start表示为当前呼气阶段的起始时刻时，用户的胸壁与所述天线的距离；t_start表示为当前呼气阶段的起始时刻；t_end表示为当前呼气阶段的结束时刻；T为当前呼吸信号的总时长。