一种基于全相位快速傅里叶变换提取生命体征信号的方法与流程

1.本发明涉及生命体征检测领域，特别是涉及一种基于全相位快速傅里叶变换提取生命体征信号的方法。


背景技术：

2.随着雷达的技术发展，民用、医用雷达也开始逐渐崭露头角并得到广泛应用，其中就包括利用非接触式雷达监测人的生命体征。其中呼吸和心跳信号是衡量人体健康状况的尤其重要指标。对比多种雷达结构，调频连续波雷达(fmcw)凭借带宽很宽、波束很窄、分辨率高、体积小以及相对简单的系统等优点在生命体征检测方面有了更广泛的应用。传统提取生命体征信号的方式也是通过快速傅里叶变换(fft)之后求相位来进行提取。但是众所周知，快速傅里叶变换(fft)作为离散处理必定会存在频谱泄露和相位不稳定的问题。人很难保持绝对静止，身体的随机微动是不可避免的，身体随机微动极有可能超过当前距离元。并且实际的人胸腔是面目标，得到的频谱峰值不是单一距离元。以上两种情况都很难获取正确的呼吸心跳波形。如果身体随机微动稍微变大超出了距离元时，就很难获取正确的呼吸心跳波形。


技术实现要素：

3.本发明为了解决现有快速傅里叶变换难以获取正确的呼吸心跳波形的技术问题，提供一种能够准确获取呼吸心跳波形的基于全相位快速傅里叶变换提取生命体征信号的方法。
4.本发明提供一种基于全相位快速傅里叶变换提取生命体征信号的方法，其具体步骤包括：
5.步骤1，雷达发射并接收信号，提取回波混频后经模数转换得到的中频数字信号数据；
6.步骤2，对数据进行重构区分出快慢时间；
7.步骤3，对数据进行全相位数据预处理，得到处理后数据；
8.步骤4，对全相位预处理后的数据做快速傅里叶变换，选取目标距离对应频点进行相位求解；
9.步骤5，将每个快拍相位提取并连线作图得到呼吸心跳波形。
10.优选地，所述步骤1的雷达发射信号表达式为：
[0011][0012]
其中，fc表示基带频率，b表示快拍带宽，t表示脉冲重复周期，ψ是初始相位。
[0013]
优选地，所述步骤1的中频信号表达式为：
[0014][0015]
其中，r(τ)为假设目标的距离，τ表示接收时延，其中ψ2计算时忽略；中频信号快速傅里叶变换后，选取对应距离的频点进行相位求解，其表达式为：
[0016][0017]
其中，r(τ)为假设目标的距离，τ表示接收时延，fc表示基带频率，b表示快拍带宽，t表示脉冲重复周期，c表示光速，α表示fft幅值。
[0018]
优选地，所述步骤3中对数据进行全相位数据预处理的步骤包括：步骤(1)，对单频复指数信号
[0019][0020]
进行快速傅里叶变换得到的结果：
[0021][0022][0023]
其中，ω0表示β倍频率间隔2π/n的形式；
[0024]
步骤(2)，对于全相位的数据来源，认为对于时间序列的一点x(0)，存在且只存在n个包含该点的n维向量：
[0025]
x0＝[x(0),x(1),
…
,x(n-1)]
t
[0026]
x1＝[x(-1),x(0),
…
,x(n-2)]
t
[0027]
……
[0028]
x
n-1
＝[x(-n+1),x(-n+1),
…
,x(0)]
t
；
[0029]
步骤(3)，将每个向量进行循环移位，把样本点x(0)移到首位，得到另外的n个n维向量：
[0030]
x
′0＝[x(0),x(1),
…
,x(n-1)]
t
[0031]
x
′1＝[x(0),x(1),
…
,x(-1)]
t
[0032]
……
[0033]
x
′
n-1
＝[x(0),x(-n+1),
…
,x(-1)]
t
；
[0034]
步骤(4)，对准x(0)相加并取其平均值，得到全相位数据向量表达式：
[0035][0036]
优选地，所述步骤4中对全相位预处理后的数据做快速傅里叶变换表达式为：
[0037][0038]
其中，ψ0表示单频复指数信号的初始相位，β表示多少倍的频率间隔，n表示点数。本发明的有益效果是：
[0039]
本发明基于全相位(apfft)的提取生命体征信号的算法，避免了快速傅里叶变换(fft)由于相位的不稳定性不能准确还原呼吸心跳的真实波形，更好的避免了身体随机微动和胸腔为面目标导致的提取距离峰值时跨距离元导致的相位不稳定，能得到相对稳定的相位值。本发明全相位快速傅里叶变换(apfft)的方法可以作为有用的工具应用到呼吸心跳的提取中。
附图说明
[0040]
图1是本发明的流程示意图；
[0041]
图2a是本发明没有添加噪声对比apfft和fft提取相位准确度示意图；
[0042]
图2b是本发明添加了噪声对比apfft和fft提取相位准确度示意图；
[0043]
图3是本发明对多个快拍做距离的fft和apfft比较相位稳定性示意图；
[0044]
图4是本发明考虑存在身体随机微动时，对比fft和apfft提取呼吸心跳波形的趋势示意图；
[0045]
图5是本发明考虑胸腔为面目标时，对比fft和apfft提取呼吸心跳的趋势示意图；
[0046]
图6是本发明分辨率内多个距离处对比fft和apfft提取呼吸心跳的均方根误差示意图；
[0047]
图7是本发明对比不同信噪比情况下fft和apfft提取呼吸心跳的均方根误差示意图。
具体实施方式
[0048]
下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明，以使本发明所属技术领域的技术人员能够容易实施本发明。
[0049]
实施例：
[0050]
如图1所示，是本发明的流程示意图，具体步骤包括：
[0051]
步骤1，雷达发射信号，提取雷达回波混频后中频信号的adc数据；
[0052]
步骤2，对数据进行重构区分出快慢时间；
[0053]
步骤3，对数据进行全相位数据预处理，得到处理后数据；
[0054]
步骤4，对全相位预处理后的数据做快速傅里叶变换，选取目标距离对应频点进行相位求解；
[0055]
步骤5，将每个快拍相位提取并连线作图得到呼吸心跳波形。
[0056]
本发明采用调频连续波雷达通过被测物体的反射信号进行频谱分析，进而得到目
标的运动参数。本发明使用的是调频连续波(frequency modulated continuous wave，简称fmcw)锯齿波调制方式进行生命体征检测与分析。发射信号可以表示为：
[0057][0058]
上式中，fc表示基带频率，b表示chirp带宽(快拍带宽)，t表示脉冲重复周期，ψ是初始相位。假设目标的距离为r(τ)，τ表示接收时延。可以得到的中频信号(if)表达式为：
[0059][0060]
其中ψ2计算时可以忽略。其中所需要的呼吸心跳的信息包含在相位中，包括胸腔和新增的振动变化，表现到雷达回波上就是胸腔和心脏相对于雷达的距离变化。对中频信号求fft得到以下公式，然后选取对应距离的频点进行相位求解：
[0061][0062]
以单频复指数信号为例
[0063][0064]
ω0表示β倍频率间隔2π/n的形式。对信号进行fft得到的结果为：
[0065][0066][0067]
而对于全相位的数据来源，可以认为对于时间序列的一点x(0)，存在且只存在n个包含该点的n维向量：
[0068][0069]
将每个向量进行循环移位，把样本点x(0)移到首位，则可以得到另外的n个n维向量：
[0070][0071]
全相位的预处理步骤需要对准x(0)相加并取其平均值，则可以得到全相位数据向量：
[0072][0073]
根据dft的移位特性，可以得到式7的离散傅里叶变换和式6的离散傅里叶变换的关系。通过式8得到全相位fft的输出为：
[0074][0075]
由式9可以看出全相位fft谱幅值为传统fft谱赋值的平方。这也就意味着旁瓣相对于主瓣的比值也是按照平方关系衰减，使得主瓣谱线更突出。因而apfft具有较好的抑制频谱泄露性能。
[0076]
此外，传统fft各条普贤的相位值与频率偏离值β-k有关，而全相位fft谱的相位值为ψ0，即为中心样点x(0)的理论相位值。因此全相位fft具有更好的相位不变性。
[0077]
fft与apfft相位提取对比：
[0078]
由于分辨率的问题，目标的实际频率可能使得fft无法进行整周期采样，以至于无法获得真实频率。因此无法直接得到信号初始相位，即使校正后精度也不是很高。
[0079]
假设两个正弦信号，信号一频率为28.2hz，对应非整数频率点，相位对应角度为90，信号2频率为40hz，对应整数频率点，相位对应角度为60。由图2a，当没有噪声的情况下，信号一做fft后的相位无法获得正确值，信号二相位准确但是会存在较大的跳变。图2b表示加入噪声的情况，fft后准确的频点对应的相位极其的不平稳。相比之下，全相位能得到相邻点也比较平稳的相位值并且能反应较为真实的相位。
[0080]
fft与apfft生命体征应用对比：
[0081]
利用仿真调频连续波雷达(fmcw)呼吸心跳中频信号进行对比。由文献中随机微动可以用一系列幅度和长度不同的三角波表示，本发明使用了两个不同的三角波表示。如表1以一组重要参数为例：
[0082]
参数名称参数大小脉冲重复周期(tc)5ms采样频率(fs)32k采样总时长(cpi)40s
距离分辨率(r
res
)7.5cm呼吸频率0.3hz心跳频率1.23hz身体微动1幅度1cm身体微动2幅度6cm
[0083]
表1
[0084]
假设一个目标距离为4.3425，模拟一个静止目标。选取其中一部分chirp看各自进行距离维fft后每个点的相位，如图3所示。由图3多个chirp的距离维处理可以看出，全相位后目标距离对应的频点左右两边的相位值是基本稳定的，而fft后总是会存在相邻的距离元有较大的跳变，这也就对应了前面一部分的效果。
[0085]
由于fft这个不稳定的现象，就会导致目标的身体微动一旦超出一点到相邻距离元时，相位就会开始出现偏差。仿真选取了3.74到4.51的距离，每隔r
res
的1/10，就做一次目标初始距离，总共有103个距离信息。
[0086]
图4是对应距离下的生命体征信号值。能够看得出当身体微动有大一点的波动时，fft求出来的相位就会开始产生不稳定。并且实际人的胸腔是一个面目标，频谱并不是单一的峰值。fft相邻距离元的相位会存在跳变。面对单一的面目标得到的对比结果如图5所示。
[0087]
距离进行微小步进的情况下，利用apfft、fft求得的呼吸心跳分别求均方根误差。从图6可以得到结论，在存在身体随机微动(rbm)的情况下，apfft求解呼吸心跳的均方根误差(mse)更小。图7表明，不同信噪比下apfft求解呼吸心跳的mse更小。意味着apfft能够得到更准确更稳定的呼吸心跳波形。
[0088]
综上所述，fft在无法得到整数倍频点时由于频谱泄露从而不能得到准确的相位值。并且当rbm存在且胸腔是面目标时，fft由于相位的不稳定性不能准确还原呼吸心跳的真实波形。在本发明中，提出了一种基于apfft的提取生命体征信号的算法，可以更好的避免由于获取距离元时的跳变对相位提取带来的干扰，包括rbm和胸腔面目标的影响，该方式能得到相对稳定的相位值。通过多种情况下的仿真也印证了这种结果。因此，本发明提出的apfft的方法可以作为有用的工具应用到呼吸心跳的提取中。
[0089]
以上所述仅对本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡是在本发明的权利要求限定范围内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应在本发明的保护范围之内。