公开(公告)号：CN114642417B

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202011492569.6

申请日：2020-12-17

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 顾陈 ,  周旭栋 ,  洪弘 ,  李彧晟 ,  孙理 ,  朱晓华

IPC: A61B5/08 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于走动状态的雷达呼吸信号检测方法及系统，方法包括以下步骤：利用多普勒雷达采集呼吸信号，对其进行复信号解调，得到体动信号与呼吸信号的混合信号；利用自适应频移检测算法对体动信号与呼吸信号的混合信号进行多普勒频移消除处理，得到小体动信号与呼吸信号的混合信号；利用深度神经网络对小体动信号与呼吸信号的混合信号进行小体动去除处理，得到呼吸信号；利用卷积神经网络对呼吸信号进行处理，得到呼吸频率。本发明可以在人体走动过程中对呼吸信号进行检测，与现有的雷达呼吸检测方法相比，应用场景更加广阔，局限性大大减少。

公开(公告)号：CN114642417A

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202011492569.6

申请日：2020-12-17

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 顾陈 ,  周旭栋 ,  洪弘 ,  李彧晟 ,  孙理 ,  朱晓华

IPC: A61B5/08 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于走动状态的雷达呼吸信号检测方法及系统，方法包括以下步骤：利用多普勒雷达采集呼吸信号，对其进行复信号解调，得到体动信号与呼吸信号的混合信号；利用自适应频移检测算法对体动信号与呼吸信号的混合信号进行多普勒频移消除处理，得到小体动信号与呼吸信号的混合信号；利用深度神经网络对小体动信号与呼吸信号的混合信号进行小体动去除处理，得到呼吸信号；利用卷积神经网络对呼吸信号进行处理，得到呼吸频率。本发明可以在人体走动过程中对呼吸信号进行检测，与现有的雷达呼吸检测方法相比，应用场景更加广阔，局限性大大减少。