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公开(公告)号：CN105975746A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610270932.7
申请日：2016-04-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16Z99/00
Abstract: 本发明提供一种基于PSO类算法的MIMO雷达方阵布阵优化方法，包括以下步骤：步骤1，对方阵进行离散化处理，并对离散孔径拓扑使用带约束条件的二进制向量来表示；步骤2，对步骤1得到的二进制向量代入MIMO雷达方向图公式来确立与方向图的一一对应关系。由方向图可以求解其对应的峰值旁瓣电平PSL，从而将PSL表示为拓扑结构二进制向量的函数，建立对应的二进制优化问题；步骤3，对步骤2获得的二进制优化问题(目标是降低PSL)采用PSO类算法进行求解，得到优化后的阵列拓扑结构，由此可以得出对应的最优PSL方向图。本发明通过PSO类算法能够有效降低MIMO雷达PSL，从而实现MIMO雷达方阵的优化设计。
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公开(公告)号：CN105962897A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610271099.8
申请日：2016-04-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/00
CPC classification number: A61B5/4803
Abstract: 本发明提供了一种自适应的鼾声信号检测方法，步骤如下：步骤1，对获得的睡眠音频信号进行端点检测得到声音事件；步骤2，对步骤1获得的声音事件进行特征提取，得到Mel频率倒谱系数；步骤3，对步骤2所提取的特征进行聚类，确定鼾声和非鼾声信号。本发明可以有效检测出睡眠音频信号中的鼾声信号，检测结果准确，性能优良。
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公开(公告)号：CN104644142A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510062203.8
申请日：2015-02-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/0205
CPC classification number: A61B5/0205 , A61B5/11
Abstract: 本发明提供一种非接触式生命体征监护系统的信号处理算法，包括：对非接触式生命体征监护仪所得到的I路、Q路信号进行反正切变换求得正交解调信号，利用局部积分平均经验模式分解算法对心跳和呼吸信号分离，呼吸、心跳信号的Hilbert变换部分。本发明利用局部积分平均经验模式分解算法对心跳和呼吸信号分离，并对呼吸、心跳信号的Hilbert变换，解决了在心跳引起的胸腔的起伏不明显的情形下，根据频率的高低先后得到心跳和呼吸的频率以及波形，计算精度高，实际应用性强，方便医务人员准确、实时、连续掌握病人的呼吸和心跳状况。
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公开(公告)号：CN104605831A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510056983.5
申请日：2015-02-03
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/07 , A61B5/113 , A61B5/0245
CPC classification number: A61B5/0205
Abstract: 本发明提供一种基于非接触式生命体征监护系统的呼吸与心跳信号分离算法，包括：基于反正切处理原理，将模拟接收端接收到的I/Q两路信号进行反正切处理得到正交解调信号；采用基于插值运算的波形重构算法，选取内节点对呼吸信号进行拟合；将正交解调信号中的拟合呼吸信号波形进行剔除从而获得心跳信号波形；对拟合呼吸信号波形和心跳信号波形进行信号平滑以及频率提取操作，得到呼吸和心跳信号的实时频率。本发明方法可有效对正交解调信号中的呼吸信号和心跳信号进行分离提取，并准确获取两者频率信息，方便医务人员准确、实时、连续掌握病人的呼吸和心跳状况。
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公开(公告)号：CN104605830A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510056893.6
申请日：2015-02-03
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/07 , A61B5/113 , A61B5/0245
CPC classification number: A61B5/7207 , A61B5/0205 , A61B5/024 , A61B5/08 , A61B5/7278
Abstract: 本发明提供一种非接触式生命体征监护系统的信号处理算法，包括以下步骤：步骤1，非接触式生命体征监护系统送来正交的两路心跳和呼吸数字混合信号，一路为I路信号，另一路为Q路信号，对I路和Q路进行反正切处理得到正交解调信号；步骤2，利用基于多项式曲线拟合的波形重构算法将步骤1中获得的正交解调信号进行波形重构处理得到正交解调信号中的运动趋势项信息波形；步骤3，将步骤1中获得的正交解调信号中滤除步骤2获得的运动趋势项信息波形得到预处理后的正交解调信号。本发明采用基于多项式曲线拟合的波形重构算法拟合出趋势项信息，从回波信号中对趋势项信息进行滤除后，可以有效解决由趋势项信息造成的干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103126684A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310047135.9
申请日：2013-02-06
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明公开了一种非接触式肠蠕动监测设备包括雷达信号发射模块、雷达信号模拟接收模块和数字信号处理模块，雷达信号模拟接收模块分别与雷达信号发射模块和数字信号处理模块相连；雷达信号发射模块用于向被监测人员发射连续波雷达信号，由雷达信号发射模块发射的连续波雷达信号经过人体反射后得到的雷达回波信号，雷达回波信号经过雷达信号模拟接收模块接收并解调成为基带信号，再将基带信号经过数字信号处理模块进行频率检测。本发明设备体积小巧，便于安装，发射功率微小，不会对被监测者及医务人员产生任何伤害或副作用，方便医务人员实时、连续掌握病人的肠蠕动状况。
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公开(公告)号：CN114642418B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202011492595.9
申请日：2020-12-17
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示和卷积神经网络的呼吸模式分类方法及系统，包括：从生命体征雷达的回波信号中得到呼吸信号；将不同呼吸模式的呼吸信号截取为固定长度的样本片段，之后对呼吸信号的幅度进行归一化处理；构造小波字典；根据小波字典，采用正交匹配追踪算法求解不同呼吸模式对应的呼吸信号样本的稀疏解，并确定稀疏解的稀疏度；将稀疏解作为呼吸信号样本的特征，构建并训练卷积神经网络模型；利用卷积神经网络模型对未知的呼吸信号片段进行分类，获得其呼吸模式。本发明无需提取复杂的呼吸信号特征，基于呼吸信号的稀疏解特征即可实现呼吸模式的准确分类，方法简单有效，性能可靠，便于实施。
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公开(公告)号：CN110187342B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN201910401309.4
申请日：2019-05-14
Applicant: 南京理工大学(CN)
IPC: G01S13/90 , G01S7/292 , G01S7/41 , A61B5/0205
Abstract: 本发明公开了一种基于FMCW移动平台的生命体征检测与成像方法，该方法首先通过FMCW雷达进行SAR成像，从图像中搜索目标所在的区域，得到目标的准确位置；之后进一步提取每个目标对应的信号片段并进行时频分析，从而获得目标的微多普勒信息，从微多普勒信息中提取生命体的呼吸心跳频率，重新标定图像中的各个目标，去除场景中的非生命体目标，完成最终的成像。本发明方法的检测性能可靠，成像效果优良，可以对场景中的生命体与非生命体进行有效区分并获得相应的生命体征信息。
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公开(公告)号：CN109766737B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201711099674.1
申请日：2017-11-09
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的室内人体姿态初步分类方法，该方法基于人体不同姿态跨越的范围以及速度特征，将人体姿态划分为两类：原地和非原地姿态。该方法首先将超宽带雷达录取的室内人体姿态数据经过杂波抑制，运用动目标检测保留人体运动姿态的信息，去除室内各种背景杂波干扰；之后对得到的矩阵形式的姿态信号图像，采用图像处理的方式处理噪声干扰：先将姿态信号图像进行二值化处理，去除噪声；提出用基于时间‑距离的孤立点消除算法去除姿态信号图像中剩余的噪声点；接着利用SVM对特征进行分类，完成人体姿态的初步二级分类。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确地识别室内人体姿态是原地还是非原地动作。
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公开(公告)号：CN110200607B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201910400309.2
申请日：2019-05-14
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/11
Abstract: 本发明公开了一种基于光流法与LMS算法消除生命体征检测中体动影响的方法，包括以下步骤：从雷达传感器采集的回波信号中获取生命体征信号，并从该信号中提取呼吸信号和心跳信号；通过视频传感器采集待测对象的视频图像，并选取ROI区域；通过光流法获取每帧图像中ROI区域中每个像素点的光流矢量，并根据所得光流矢量求取待测对象相对于雷达传感器的位置变化；根据位置变化，利用LMS算法消除待测对象的体动，从而获得更优的生命体征信号。本发明通过单个雷达传感器与视频传感器结合实现，成本低；同时通过光流法和LMS算法结合能有效消除由人体随机运动产生的影响，无需在待测对象身上附加额外测试装置且不会引起其不适感，方法有效可行且性能可靠。
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