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智慧医疗+基于小波分析和自相关的非接触式生理信号检测 收稿日期:2020-12-31基金项目: 国家重点研发计划(健康养老跨界服务应用示范)资助项目(2017YFB1401200)

刘璐瑶 肖文栋

刘璐瑶, 肖文栋. 智慧医疗+基于小波分析和自相关的非接触式生理信号检测 收稿日期:2020-12-31基金项目: 国家重点研发计划(健康养老跨界服务应用示范)资助项目(2017YFB1401200)[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.13.001
引用本文: 刘璐瑶, 肖文栋. 智慧医疗+基于小波分析和自相关的非接触式生理信号检测 收稿日期:2020-12-31基金项目: 国家重点研发计划(健康养老跨界服务应用示范)资助项目(2017YFB1401200)[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.13.001
Non-contact Vital Signs Detection by Joint Wavelet Analysis and Autocorrelation[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.13.001
Citation: Non-contact Vital Signs Detection by Joint Wavelet Analysis and Autocorrelation[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.13.001

智慧医疗+基于小波分析和自相关的非接触式生理信号检测 收稿日期:2020-12-31基金项目: 国家重点研发计划(健康养老跨界服务应用示范)资助项目(2017YFB1401200)

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.13.001
详细信息
  • 中图分类号: TP274.2

Non-contact Vital Signs Detection by Joint Wavelet Analysis and Autocorrelation

  • 摘要: 心率和呼吸是人体健康评估的重要参数,其瞬时和准确的检测对人体健康管理具有重要意义。传统接触式检测方法会在一定程度上限制用户的行为并带来额外的负担及不舒适的体验。利用毫米波雷达进行非接触心率和呼吸检测是更理想的,因为它对目标对象没有干扰,可以在自然状态下进行监测。但是由于呼吸谐波以及噪声对心率的影响,非接触式心率检测面临着挑战。为了解决这个问题,本文利用调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW)雷达进行人体生理信号的检测,提出了基于小波分析和自相关(Wavelet Analysis and Autocorrelation, WAA)的非接触式检测算法。该算法采用小波包分解 (Wavelet Packet Decomposition, WPD) 从原始信号中分解重构得到心率和呼吸信号,并利用自相关来减小杂波对心率检测的影响,提高心率检测精度。本文使用毫米波调频连续波雷达对8名受试者进行了不同距离的呼吸心率检测实验, 同时利用可穿戴传感器CM19为参考,实验结果显示呼吸和心率的平均绝对误差率分别小于1.0%和2.5%。
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出版历程
  • 网络出版日期:  2021-03-25

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