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基于能量聚焦和改進變分模態(tài)分解的人體生命體征檢測算法

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摘 要:針對調(diào)頻連續(xù)波(frequency modulated continuous wave,F(xiàn)MCW)雷達生命體征檢測在存在大規(guī)模的隨機人體運動場景中檢測準(zhǔn)確性過低的問題,提出了一種高精度的人體生命體征檢測算法。該算法首先通過能量聚焦選取胸部最佳距離窗,消除運動偽影的干擾;然后利用多項式擬合距離窗序列,消除距離窗的劇烈跳變,準(zhǔn)確提取相位信號;最后,通過基于自相關(guān)功率譜密度與加權(quán)排列熵的改進變分模態(tài)分解(variational mode decomposition,VMD)算法去除相位信號中的大規(guī)模隨機人體運動成分,進而可以精確估計出生命體征信號的呼吸速率(RR)和心率(HR)。(剩余15380字)

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