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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201610786585.3 (22)申请日 2016.08.30 (71)申请人 南京理工大学 地址 210094 江苏省南京市孝陵卫200号 (72)发明人 洪弘 张青雨 缪冬玉 李慧 王芳 顾陈 李彧晟 朱晓华 (74)专利代理机构 南京理工大学专利中心 32203 代理人 马鲁晋 (51)Int.Cl. A61B 5/08(2006.01) A61B 5/00(2006.01) (54)发明名称 基于呼吸模式监测雷达的呼吸模式判决方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于。
2、呼吸模式监测雷达 的呼吸模式判决方法， 包括以下步骤： 步骤1、 用 呼吸模式监测雷达采集信号， 将测得的心跳、 呼 吸的混合信号进行解调， 得到呼吸信号， 并对呼 吸信号进行低通滤波， 得到去除杂波干扰后的呼 吸信号； 步骤2、 截取30秒去除杂波干扰后的呼吸 信号， 并进行特征提取， 得出能够区分不同呼吸 模式呼吸信号的特征参数； 步骤3、 确定不同呼吸 模式和特征参数之间的映射关系； 步骤4、 根据步 骤3的映射关系， 判决呼吸模式监测雷达获取的 呼吸信号属于何种呼吸模式。 本发明方法有效可 行， 性能可靠， 可以准确地判决呼吸的模式。 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 CN 106。
3、725486 A 2017.05.31 CN 106725486 A 1.一种基于呼吸模式监测雷达的呼吸模式判决方法， 其特征在于， 包括以下步骤： 步骤1、 用呼吸模式监测雷达采集信号， 将测得的心跳、 呼吸的混合信号进行解调， 得到 呼吸信号， 并对呼吸信号进行低通滤波， 得到去除杂波干扰后的呼吸信号； 步骤2、 截取30秒去除杂波干扰后的呼吸信号， 并进行特征提取， 得出能够区分不同呼 吸模式呼吸信号的特征参数； 步骤3、 确定不同呼吸模式和特征参数之间的映射关系； 步骤4、 根据步骤3的映射关系， 判决呼吸模式监测雷达获取的呼吸信号属于何种呼吸 模式。 2.根据权利要求1所述的基于呼吸。
4、模式监测雷达的呼吸模式判决方法， 其特征在于， 步 骤2进行特征提取， 得出能够区分不同呼吸模式呼吸信号的特征参数， 具体为： 步骤2-1、 提取呼吸信号上包络方差max_var， 具体为： 设门限值0.049， 将大于该门限的 呼吸信号的上升沿峰值提取出来， 对得到的呼吸信号的上升沿峰值向量求方差， 得到呼吸 信号上包络方差max_var； 步骤2-2、 提取呼吸信号瞬时频率方差ins_f_var， 具体为： 对呼吸信号进行希尔伯特变 换并进行平滑， 得到呼吸信号的瞬时频率向量， 再对该向量求方差， 得到呼吸信号瞬时频率 方差ins_f_var； 步骤2-3、 提取呼吸信号瞬时频率平均值in。
5、s_f_av， 具体为： 对步骤2-2得到的呼吸信号 的瞬时频率向量取平均， 得到呼吸信号瞬时频率平均值ins_f_av； 步骤2-4、 提取呼吸信号短时过零率最小值cross_ze_min， 具体为： 由如下公式： 得到呼吸信号短时过零率最小值cross_ze_min， 式中， x(n)是预处理后的呼吸信号， N 是窗内的采样点数。 3.根据权利要求1所述的基于呼吸模式监测雷达的呼吸模式判决方法， 其特征在于， 步 骤3确定不同呼吸模式和特征参数之间的映射关系为： A、 正常呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var小于等于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率方差 ins_f_var小于等于10-。
6、4量级， 呼吸信号瞬时频率平均值ins_f_av在0.2到0.33之间， 短时过 零率最小值cross_ze_min值为非0值； B、 潮式呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var大于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率方差ins_ f_var大于10-4量级， 短时过零率最小值cross_ze_min值为0； C、 潮式变体呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var大于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率方差 ins_f_var小于等于10-4量级， 短时过零率最小值cross_ze_min值为非0值； D、 节律障碍型呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var大于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率方 差。
7、ins_f_var大， 短时过零率最小值cross_ze_min值为非0值； E、 库玛式呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var小于等于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率方 差ins_f_var小于等于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率平均值ins_f_av大于0.33， 短时过零率 最小值cross_ze_min值为非0值。 权 利 要 求 书 1/1 页 2 CN 106725486 A 2 基于呼吸模式监测雷达的呼吸模式判决方法 技术领域 0001 本发明属于雷达领域， 特别是一种基于呼吸模式监测雷达的呼吸模式判决方法。 背景技术 0002 呼吸是反映人身体状况的重要信号之一。 0003 。
8、传统的呼吸监测方法是接触式监测。 接触式监测所使用的电极会使被监测者感到 束缚和不适， 这将影响被监测者的生理特征， 会对监测结果产生干扰。 并且监测式监测无法 直接接触一些患者， 会使应用范围受到限制， 例如： 接触式呼吸监测无法对大面积烧伤病 人、 传感病患者、 皮肤病患者、 刚出生的婴儿进行监测。 此外， 监测式监测在每次监测之前， 需要专业的医护人员做将近一个小时的准备， 操作繁琐， 这将耗费一定的人力和财力， 且不 能实现呼吸的长时间监测。 0004 因此， 目前急需一种非接触式的呼吸模式监测方法， 但是现有技术中尚无相关描 述。 发明内容 0005 本发明的目的在于针对接触式呼吸监。
9、测存在的不足， 提供一种基于呼吸模式监测 雷达的呼吸模式判决方法。 0006 实现本发明目的的技术解决方案为： 一种基于呼吸模式监测雷达的呼吸模式判决 方法， 包括以下步骤： 0007 步骤1、 用呼吸模式监测雷达采集信号， 将测得的心跳、 呼吸的混合信号进行解调， 得到呼吸信号， 并对呼吸信号进行低通滤波， 得到去除杂波干扰后的呼吸信号； 0008 步骤2、 截取30秒去除杂波干扰后的呼吸信号， 并进行特征提取， 得出能够区分不 同呼吸模式呼吸信号的特征参数； 具体为： 0009 步骤2-1、 提取呼吸信号上包络方差max_var， 具体为： 设门限值0.049， 将大于该门 限的呼吸信号的。
10、上升沿峰值提取出来， 对得到的呼吸信号的上升沿峰值向量求方差， 得到 呼吸信号上包络方差max_var； 0010 步骤2-2、 提取呼吸信号瞬时频率方差ins_f_var， 具体为： 对呼吸信号进行希尔伯 特变换并进行平滑， 得到呼吸信号的瞬时频率向量， 再对该向量求方差， 得到呼吸信号瞬时 频率方差ins_f_var； 0011 步骤2-3、 提取呼吸信号瞬时频率平均值ins_f_av， 具体为： 对步骤2-2得到的呼吸 信号的瞬时频率向量取平均， 得到呼吸信号瞬时频率平均值ins_f_av； 0012 步骤2-4、 提取呼吸信号短时过零率最小值cross_ze_min， 具体为： 由如下。
11、公式： 0013 0014 得到呼吸信号短时过零率最小值cross_ze_min， 式中， x(n)是预处理后的呼吸信 号， N是窗内的采样点数。 若设窗长为4秒， 采样频率为100， 则窗内的采样点数为400。 说 明 书 1/4 页 3 CN 106725486 A 3 0015 步骤3、 确定不同呼吸模式和特征参数之间的映射关系； 具体为： 0016 A、 正常呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var小于等于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率 方差ins_f_var小于等于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率平均值ins_f_av在0.2到0.33之间， 短 时过零率最小值cross_ze_m。
12、in值为非0值； 0017 B、 潮式呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var大于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率方差 ins_f_var大于10-4量级， 短时过零率最小值cross_ze_min值为0； 0018 C、 潮式变体呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var大于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率 方差ins_f_var小于等于10-4量级， 短时过零率最小值cross_ze_min值为非0值； 0019 D、 节律障碍型呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var大于10-4量级， 呼吸信号瞬时频 率方差ins_f_var大， 短时过零率最小值cross_ze_min值为非0值； 00。
13、20 E、 库玛式呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var小于等于10-4量级， 呼吸信号瞬时频 率方差ins_f_var小于等于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率平均值ins_f_av大于0.33， 短时过 零率最小值cross_ze_min值为非0值。 0021 步骤4、 根据步骤3的映射关系， 判决呼吸模式监测雷达获取的呼吸信号属于何种 呼吸模式。 0022 本发明与现有技术相比， 其显著优点在于： 1)本发明利用呼吸模式监测雷达可以 实现呼吸的非接触式监测， 它能够穿透衣物与被褥等障碍物， 与传统的接触式监测相比， 操 作更便利， 能减少人体的不适感， 并且可以克服很多的局限性。 2)监。
14、测了多种常见的呼吸模 式， 并选择了合适的特征参数， 分析得到呼吸模式和这些特征参数之间的映射关系。 于是， 根据未知呼吸信号的特征参数， 便能判决它属于何种呼吸模式。 3)方法简单有效， 性能可 靠， 便于实施。 0023 下面结合说明书附图对本发明做进一步描述。 附图说明 0024 图1为本发明实现呼吸模式判决的步骤框图。 0025 图2为正常呼吸的时域波形图。 0026 图3为潮式呼吸的时域波形图。 0027 图4为潮式变体呼吸的时域波形图。 0028 图5为节律障碍型呼吸的时域波形图。 0029 图6为库玛式呼吸的时域波形图。 具体实施方式 0030 一种基于呼吸模式监测雷达的呼吸模式。
15、判决方法， 包括以下步骤： 0031 步骤1、 用呼吸模式监测雷达采集信号， 将测得的心跳、 呼吸的混合信号进行解调， 得到呼吸信号， 并对呼吸信号进行低通滤波， 得到去除杂波干扰后的呼吸信号； 0032 步骤2、 截取30秒去除杂波干扰后的呼吸信号， 并进行特征提取， 得出能够区分不 同呼吸模式呼吸信号的特征参数； 具体为： 0033 步骤2-1、 提取呼吸信号上包络方差max_var， 具体为： 设门限值0.049， 将大于该门 限的呼吸信号的上升沿峰值提取出来， 对得到的呼吸信号的上升沿峰值向量求方差， 得到 说 明 书 2/4 页 4 CN 106725486 A 4 呼吸信号上包络方。
16、差max_var； 0034 步骤2-2、 提取呼吸信号瞬时频率方差ins_f_var， 具体为： 对呼吸信号进行希尔伯 特变换并进行平滑， 得到呼吸信号的瞬时频率向量， 再对该向量求方差， 得到呼吸信号瞬时 频率方差ins_f_var； 0035 步骤2-3、 提取呼吸信号瞬时频率平均值ins_f_av， 具体为： 对步骤2-2得到的呼吸 信号的瞬时频率向量取平均， 得到呼吸信号瞬时频率平均值ins_f_av； 0036 步骤2-4、 提取呼吸信号短时过零率最小值cross_ze_min， 具体为： 由如下公式： 0037 0038 得到呼吸信号短时过零率最小值cross_ze_min， 式。
17、中， x(n)是预处理后的呼吸信 号， N是窗内的采样点数。 0039 步骤3、 确定不同呼吸模式和特征参数之间的映射关系； 具体为： 0040 A、 正常呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var小于等于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率 方差ins_f_var小于等于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率平均值ins_f_av在0.2到0.33之间， 短 时过零率最小值cross_ze_min值为非0值； 0041 B、 潮式呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var大于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率方差 ins_f_var大于10-4量级， 短时过零率最小值cross_ze_min值为0； 004。
18、2 C、 潮式变体呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var大于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率 方差ins_f_var小于等于10-4量级， 短时过零率最小值cross_ze_min值为非0值； 0043 D、 节律障碍型呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var大于10-4量级， 呼吸信号瞬时频 率方差ins_f_var大， 短时过零率最小值cross_ze_min值为非0值； 0044 E、 库玛式呼吸： 呼吸信号上包络方差Max_var小于等于10-4量级， 呼吸信号瞬时频 率方差ins_f_var小于等于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率平均值ins_f_av大于0.33， 短时过 零率最。
19、小值cross_ze_min值为非0值。 0045 步骤4、 根据步骤3的映射关系， 判决呼吸模式监测雷达获取的呼吸信号属于何种 呼吸模式。 0046 本发明利用呼吸模式监测雷达可以实现呼吸的非接触式监测， 它能够穿透衣物与 被褥等障碍物， 与传统的接触式监测相比， 操作更便利， 能减少人体的不适感， 并且可以克 服很多的局限性。 0047 下面进行更详细的描述。 0048 结合图1， 本发明的基于呼吸模式监测雷达的呼吸模式判决的步骤如下： 0049 步骤1： 用呼吸模式监测雷达采集信号， 将测得的心跳、 呼吸的混合信号进行解调， 得到常见呼吸模式的呼吸信号， 并进行低通滤波， 得到去除杂波干。
20、扰后的呼吸信号； 0050 步骤2： 截取去除杂波干扰后的呼吸信号的其中30秒， 并进行特征提取， 得到一系 列能够区分不同呼吸模式呼吸信号的特征参数； 0051 步骤3： 分析并得到不同呼吸模式和特征参数之间的映射关系； 0052 步骤4： 根据映射关系， 判决未知呼吸模式监测雷达获取的呼吸信号属于何种呼吸 模式。 0053 结合图2， 成年人在平静时的正常呼吸为12 20次/分钟。 说 明 书 3/4 页 5 CN 106725486 A 5 0054 结合图3， 潮式呼吸的特点是呼吸逐渐增强， 逐渐减弱， 接着一段呼吸暂停， 构成一 个周期。 0055 结合图4， 潮式变体呼吸， 类似潮。
21、式呼吸， 区别在于接着不是呼吸暂停， 而是略微变 化(防窒息模式)。 0056 结合图5， 节律障碍型呼吸的特点是节律、 速度、 幅度都是没有节奏地变化。 0057 结合图6， 库玛式呼吸的特点是呼吸频率快。 0058 下面结合实施例对本发明做进一步详细的描述。 0059 实施例 0060 结合表1， 用呼吸模式监测雷达采集5个呼吸信号， 列出这5个信号的特征参数， 参 考权利3中的呼吸模式和特征参数的映射关系， 可以判决这5个信号属于何种呼吸模式。 0061 表1 0062 呼吸信号Max_varins_f_varins_f_avcross_ze_min 信号10.0007220.00012。
22、20.6174 信号20.006340.009410.4022 信号30.01580.0001120.5854 信号40.0002870.0002340.2462 信号50.04890.009840.3300 0063 信号1的呼吸信号上包络方差Max_var是10-4量级， 呼吸信号瞬时频率方差ins_f_ var是10-4量级， 呼吸信号瞬时频率平均值ins_f_av大于0.33， 短时过零率最小值cross_ze_ min值为非0值。 由此得出结论： 信号1是库玛式呼吸。 0064 信号2的呼吸信号上包络方差Max_var大于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率方差ins_ f_var大于1。
23、0-4量级， 短时过零率最小值cross_ze_min值为非0值。 由此得出结论： 信号2是节 律障碍型呼吸。 0065 信号3的呼吸信号上包络方差Max_var大于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率方差ins_ f_var是10-4量级， 短时过零率最小值cross_ze_min值为非0值。 由此得出结论： 信号3是潮式 变体呼吸。 0066 信号4的呼吸信号上包络方差Max_var是10-4量级， 呼吸信号瞬时频率方差ins_f_ var是10-4量级， 呼吸信号瞬时频率平均值ins_f_av在0.2到0.33之间， 短时过零率最小值 cross_ze_min值为非0值。 由此得出结论： 信。
24、号4是正常呼吸。 0067 信号5的呼吸信号上包络方差Max_var大于10-4量级， 呼吸信号瞬时频率方差ins_ f_var大于10-4量级， 短时过零率最小值cross_ze_min值为0。 由此得出结论： 信号5是潮式呼 吸。 0068 由上可知， 本发明的方法简单有效， 性能可靠， 便于实施。 说 明 书 4/4 页 6 CN 106725486 A 6 图1 图2 说 明 书 附 图 1/3 页 7 CN 106725486 A 7 图3 图4 说 明 书 附 图 2/3 页 8 CN 106725486 A 8 图5 图6 说 明 书 附 图 3/3 页 9 CN 106725486 A 9 。