【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于信號處理，具體涉及一種生命體征信號的特征提取方法及裝置。
技術介紹
1、隨著人們生活水平的提高，健康意識不斷增強，生命體征特征監測技術具有重要的應用價值。近年來，基于毫米波雷達的非接觸式呼吸率、心率監測技術已逐漸成為生命體征特征監測的研究重點。然而，基于毫米波雷達的非接觸式監測性能易受強干擾、低信噪比等復雜環境的影響。
2、典型的生命體征監測算法包含反正切解調與復信號解調兩類及其衍生方法。反正切解調產生的相位取值區間被限制，從而導致所提取相位信號的不連續其也對信號的直流偏置較為敏感，需進行預處理抑制直流。復信號解調方法對直流偏置不敏感，但是其頻譜受bessel函數調制，胸壁運動幅度導致函數宗量變化而導致解調后的信號頻譜存在一定程度的不可預測性，具體表現為頻譜中出現大量高次諧波和交叉項，影響生命體征特征參數估計的準確率。因此，強諧波干擾下生命體征監測技術的發展有著非常重要的價值。
3、目前，循環平穩信號處理在生命體征監測領域中的優勢逐漸顯現，其能夠在強噪聲環境下增強循環平穩信號特征，從而獲得較精確的信號參數估計結果。基于此，本專利技術針對復雜環境下生命體征特征參數估計準確率較低的問題，提出了一種基于循環穩定特征的諧波抑制相位梯度解調方法，用于強噪聲與強干擾條件下的非接觸式生命體征特征參數估計。
技術實現思路
1、專利技術目的：本專利技術提供一種生命體征信號的特征提取方法及裝置，能夠在低信噪比和強諧波干擾的復雜環境下，精確提取目標的呼吸頻率與心跳頻
2、技術方案：本專利技術所述的一種生命體征信號的特征提取方法，具體包括以下步驟：
3、(1)對預先獲取的目標生命體征信號引起的胸腔運動進行建模，得到目標與雷達的距離；
4、(2)連續波雷達發射單頻正弦波信號，同時接收雷達回波信號，對回波進行混頻處理，獲得中頻信號b[t]；
5、(3)基于相位梯度方法對于中頻信號b[t]完成二階延遲積的估計，其二階延遲積依賴于時間t以及時延基于二階延遲積，進一步估計其在α循環頻域的二階循環時變矩對應，二階循環時變矩在循環頻域α的譜結構依賴于其時延
6、(4)基于二階循環時變矩，選取較小時延范圍△τr∈(0,τr]對應的循環頻譜進行累乘，構造增強譜利用峰值查找方法，增強譜的循環頻域中，選取[0.1,0.6]hz頻率范圍提取強譜峰對應的呼吸諧波頻率
7、(5)基于增強譜的頻譜結構估計前述最強譜峰對應的諧波階數，根據諧波階數及其頻率完成目標呼吸頻率的提取；
8、(6)根據呼吸頻率的估計值，在二階循環時變矩的時延域選擇其對應的時延，并將對應呼吸及其諧波所在時延的循環頻譜進行累乘，構造諧波抑制增強譜其中為正整數，利用峰值查找方法，在循環頻域中，選取[0.9,2.5]hz頻率范圍提取目標心跳頻率
9、(7)根據目標心跳頻率的估計完成二階循環時變矩在時延域上的重采樣，進一步優化估計目標呼吸頻率參數，依此迭代1～3次估計出目標心跳頻率。
10、進一步地，步驟(1)所述生命體征信號為呼吸信號和心跳信號。
11、進一步地，所述步驟(1)實現過程如下：
12、x[t]＝r0+△x[t]
13、
14、其中，x[t]為目標與雷達的距離，r0為目標的初始距離，△x[t]為生命信號對應的胸腔運動模型，rkr及rh分別為第k階呼吸諧波以及心跳波形振幅，k＝1,…,k為呼吸諧波階數，k為最大可能諧波階數，fr以及fh分別為呼吸基頻以及心跳頻率，kfr代表第k階呼吸諧波的頻率，cos(·)表示余弦函數。
15、進一步地，步驟(2)所述中頻信號為：
16、
17、其中，△x[t]＝c/fc為連續波雷達載波頻率fc對應的波長，c為光速，θ0為初相；
18、對中頻信號作jacobi-anger展開：
19、
20、
21、其中，為諧波次數向量，為諧波頻率向量，和分別表示整數和實數，和分別表示為k維整數向量和實數向量，上標t表示轉置；內積表示呼吸諧波與心跳信號之間的交叉項，內積決定不同交叉項是否為實數；與jn(ah)分別為呼吸諧波分量以及心跳分量的幅值，其中，與jn(·)分別為mk階與n階第一類bessel函數。
22、進一步地，所述步驟(3)包括以下步驟：
23、(3.1)對于所得中頻信號，計算其相位梯度，完成二階延遲積的估計，對于時間t以及時延中頻信號的二階延遲積為：
24、
25、其中，為所選的延遲變量，上標(*)為對于每一乘積因子可選的復共軛操作，此處，首個乘積因子不進行共軛運算，第二個延遲信號取復共軛，sin(·)表示正弦函數；
26、(3.2)估計得到的二階延遲積取其中的奇數次交叉項，對于延遲維度進行fourier變換，從而得到二階循環時變矩的估計值為：
27、
28、其中，表示沿時間t的傅里葉變換，為取虛部操作，該操作使得結果中僅包含奇數呼吸諧波與心跳信號交叉項二階循環時變矩中僅包含有α-mtfr-nfh的循環頻率分量。
29、進一步地，所述步驟(4)包括以下步驟：
30、(4.1)選取時延范圍△τr∈(0,τr]對應的二階時變矩進行累乘，構造增強譜其中時延范圍中最大值為：
31、
32、其中，kmax為需抑制的最小諧波次數，j′1,1為一階bessel函數導數的首個零點，rkrmax為第k次諧波的最大可能幅度，arcsin(·)為反正弦函數，min(·)為取最小值函數；增強譜
33、
34、其中，∏(·)表示多項函數乘積因子；
35、(4.2)通過峰值查找方法，在增強譜的循環頻域中，選取[0.1,0.6]hz頻率范圍提取強譜峰對應的呼吸諧波頻率
36、
37、其中，arg?maxα(·)表示最大值對應的變量α取值。
38、進一步地，所述步驟(5)包括以下步驟：
39、(5.1)根據呼吸諧波頻率估計其最大可能的諧波次數kr：
40、
41、其中，frmin＝0.1hz為最小可能呼吸頻率，為取整處理；
42、(5.2)所述估計最強譜峰對應的諧波階數，基于增強譜結構以及呼吸諧波頻率完成：
43、
44、(5.3)提取目標呼吸頻率
45、
46、進一步地，所述步驟(6)包括以下步驟：
47、(6.1)根據呼吸頻率的估計值將對應呼吸及其諧波所對應時延的二階循環時變矩進行累乘，所述諧波抑制增強譜為：
48、
49、其中，kh為預設的最大增強周期數，典型值為2,3,4,5；
50、(6.2)利用峰值查找方法，在諧波抑制增強譜的循環頻域中，選取[0.9,2.5]hz頻率范圍提取目本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種生命體征信號的特征提取方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種生命體征信號的特征提取方法，其特征在于，步驟(1)所述生命體征信號為呼吸信號和心跳信號。
3.根據權利要求1所述的一種生命體征信號的特征提取方法，其特征在于，所述步驟(1)實現過程如下：
4.根據權利要求1所述的一種生命體征信號的特征提取方法，其特征在于，步驟(2)所述中頻信號為：
5.根據權利要求1所述的一種生命體征信號的特征提取方法，其特征在于，所述步驟(3)包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的一種生命體征信號的特征提取方法，其特征在于，所述步驟(4)包括以下步驟：
7.根據權利要求1所述的一種生命體征信號的特征提取方法，其特征在于，所述步驟(5)包括以下步驟：
8.根據權利要求1所述的一種生命體征信號的特征提取方法，其特征在于，所述步驟(6)包括以下步驟：
9.根據權利要求1所述的一種生命體征信號的特征提取方法，其特征在于，步驟(7)所述目標呼吸頻率為：
10.一種裝置設備
...【技術特征摘要】
1.一種生命體征信號的特征提取方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種生命體征信號的特征提取方法，其特征在于，步驟(1)所述生命體征信號為呼吸信號和心跳信號。
3.根據權利要求1所述的一種生命體征信號的特征提取方法，其特征在于，所述步驟(1)實現過程如下：
4.根據權利要求1所述的一種生命體征信號的特征提取方法，其特征在于，步驟(2)所述中頻信號為：
5.根據權利要求1所述的一種生命體征信號的特征提取方法，其特征在于，所述步驟(3)包括以下步驟...
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