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公开(公告)号：CN117918812A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211239256.9
申请日：2022-10-11
Applicant: 北京大学
IPC: A61B5/05 , A61B5/0507 , A61B5/0205 , A61B5/00 , G06F17/14 , G06F18/10
Abstract: 本发明涉及一种基于雷达的非接触人体生命体征感知方法及系统，其包括：采集包括目标的雷达回波信号，经低通滤波器后得到的中频信号处理后得到信号频谱，选择动态能量最大的距离域作为感知目标的距离域；根据信号频谱确定被测目标的动静状态，若为动态则重新采集信号，若为静态则对感知目标的距离域内的信号进行距离波束赋形，增强目标信号的信噪比；将该目标信号进行快速傅里叶变换获得复数信号的频谱，计算得到呼吸率；将目标信号依次进行一阶差分和快速傅里叶变换，得到差分复数信号的频谱，根据差分复数信号的频谱和呼吸率计算得到目标的心率。本发明能扩大呼吸与心跳检测的范围，提高心跳检测精准度；可广泛应用于非接触人体生命体征感知领域。
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公开(公告)号：CN114077298B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202010787474.0
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06V40/20 , H04B17/309
Abstract: 本发明涉及一种无接触手势识别方法、系统、计算机设备及存储介质，其包括：布置RF收发设备；获取处理信号；提取包含手或手臂活动信息的完整信号序列并进行滤波降噪和差分处理，获得差分后的信号；从差分后的信号中提取仅包含与手势动作速度有关的频率成分的时频图；对时频图进行滤波处理，选取一个阈值过滤噪声频率成分对应的时频图中的低能量值，保留手势运动频率成分对应的时频图中的高能量值；对手势以及手势内动作片段进行切割；构建每个手势的频率特征；提取手势中相邻两片段的运动方向相对变化信息，构建手势运动方向相对变化特征；根据手势的片段数和运动方向相对变化特征，实现位置和朝向无关、无需训练的手势识别，获得动作的类型。
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公开(公告)号：CN115708081A
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202110961597.6
申请日：2021-08-20
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/2458 , G16H20/00 , H04B17/30
Abstract: 本发明涉及一种无接触的日常起居状态监测方法、系统、计算设备及介质，其包括：通过至少两个接收设备同时获取感知目标的信道状态信息；根据所述信道状态信息确定出感知目标的空间位置和行为状态；根据所述空间位置和行为状态在预设时间段内得到感知目标的 起居三元组，形成起居日志；根据所述起居日志得到感知目标的习惯矩阵，基于所述习惯矩阵提取定量化的起居指数指标，由所述起居指数指标反映感知目标的生活规律状况和检测异常情况的发生。本发明不需要监测目标接触任何设备，就可以实现7*24小时的老年日常起居状态连续监测。本发明可以在日常起居状态监测领域中应用。
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公开(公告)号：CN114024630A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111404146.9
申请日：2021-11-24
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于无线射频信号的手势识别方法，使用一台信号发射端Tx和两台信号接收端Rx1、Rx2，信号发射端与信号接收端的连线不平行；信号采用OFDM调制；手势识别区域为Tx‑Rx1和Tx‑Rx2所围成的区域内部平面；信号发射端发射无线射频信号，两个信号接收端分别采集到CSI数据流；以手为参考系构建特征，包括动态相位向量DPV、运动旋转变量MRV和细粒度特征；利用无线通讯中信道状态信息CSI的变化估算手在移动的过程中的瞬时相对方向，通过分层递阶式多层识别机制，实现位置和朝向以及书写大小无关的鲁棒、高精度手势识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113783639A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202010521645.5
申请日：2020-06-10
Applicant: 北京大学
IPC: H04B17/309 , H04B7/06 , H04W4/80 , H04W64/00
Abstract: 本发明涉及一种无接触感知边界确定方法、系统、计算机设备及存储介质，Wi‑Fi接收设备利用任意两根天线同时接收数据包并测量信道状态信息；将两根天线收到的对应时刻测得的CSI进行共轭相乘，得到新的CSI信号流；从新的CSI信号流中选取一个长为M的时间窗口，收集时间窗口内的M个CSI采样，构成共轭集合；将共轭集合中的所有采样减去共轭集合的均值，得到零均值的共轭集合；针对同时传输的N个子载波上的CSI，得到N个零均值的共轭集合；利用N个零均值的共轭集合中的所有元素进行概率分布拟和，计算边界感知特征；根据边界感知特征将感知区域内外的活动被由墙壁及其延长线构成的感知边界精确的划分出来。本发明能精确的确定出感知边界，划分出清晰的Wi‑Fi感知区域。
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公开(公告)号：CN107171749B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201710579684.9
申请日：2017-07-17
Applicant: 北京大学
IPC: H04B7/01 , H04B17/309 , H04W4/02 , H04W56/00
Abstract: 本发明提供一种用于确定运动物体直接反射的无线信号的多普勒频移的方法。本发明利用2根天线上的信道状态信息即CSI的共轭相乘，消除了无线收发设备不同步导致的随机相移，使得能够从信道状态信息的相位信息中获取到完整的多普勒频移信息——包括大小和方向。本发明通过移除均值的方式，消除了静态路径的频率信息对多普勒频移的影响，从而获得更加准确的频率估计。本发明利用多重信号分类算法(Multiple Signal Classification(MUSIC))，根据实际采样间隔估计频率谱，避免了实际无线收发系统采样不均匀对频率估计精度的影响。
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公开(公告)号：CN107928674B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201711315537.7
申请日：2017-12-12
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于声波测距的非接触式呼吸检测方法，包括：使用声波收发器发送线性调频波并接收回波；对所述回波做带通滤波；采样率差异补偿，采集线性调频波和回波做回归分析，拟合出误差模型，并根据所述误差模型进行补偿；计算所述线性调频波和回波的互相关函数；确定参考点并将相对延迟转化为绝对延迟；根据测距公式估算距离；计算所述测距结果的自相关函数；选择自相关函数第一峰值最大的测距结果作为最终的呼吸波形；对呼吸波进行低通滤波，在给定时间窗口计算呼吸率，并可视化所述呼吸波。本发明测量精度高，不容易受周围移动物体和室内气流的影响；测距分辨率高，对于呼吸时胸腹起伏较弱的人群也能够精确测量。
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公开(公告)号：CN107994960A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711078759.1
申请日：2017-11-06
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: H04B17/309 , G08B13/24
Abstract: 本发明公开了一种室内活动检测方法及系统，包括：在两个接收点分别接收无线信号并获得信道状态信息；将上述两个接收点的信道状态信息中的相位做差，得到相位差信号序列，然后对相位差进行插值处理；对插值处理后的相位差进行带通滤波；从带通滤波后的相位差信号中提取特征，通过滑动窗口的方式计算信号序列归一化的相位差的标准差；根据所述标准差判断当前环境中是否存在活动。本发明通过利用商业的WiFi网卡，可以实现实时的移动行为检测，且当环境发生改变时，不需要任何的人工辅助，该方法可以通过自学习的方式自动的适应环境的改变，除此之外，在本发明中提出了一些新颖的处理机制来排除了生活中常见场景带来的干扰，总体上增加了移动行为检测方法的鲁棒性。
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