基于能量聚焦和改進(jìn)變分模態(tài)分解的人體生命體征檢測(cè)算法

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摘 要：針對(duì)調(diào)頻連續(xù)波（frequency modulated continuous wave，F(xiàn)MCW）雷達(dá)生命體征檢測(cè)在存在大規(guī)模的隨機(jī)人體運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中檢測(cè)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(cè)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(yùn)動(dòng)偽影的干擾；然后利用多項(xiàng)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(hào)；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(jìn)變分模態(tài)分解（variational mode decomposition，VMD）算法去除相位信號(hào)中的大規(guī)模隨機(jī)人體運(yùn)動(dòng)成分，進(jìn)而可以精確估計(jì)出生命體征信號(hào)的呼吸速率（RR）和心率（HR）。（剩余15380字）