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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京郵電大學(xué)申請的專利基于毫米波雷達的心率估計方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115708675B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211461927.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B5/024；該發(fā)明授權(quán)基于毫米波雷達的心率估計方法是由孫力娟;付陽燁;郭劍;陳銘;尹柯鑫;陳入鈺;相亞杉;韓崇;王娟設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-11-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于毫米波雷達的心率估計方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于毫米波雷達的心率估計方法，通過使用毫米波雷達對人體進行采樣，獲得多個調(diào)頻連續(xù)波的掃頻信號；構(gòu)成距離?慢時間矩陣，并定位人體到雷達的距離；使用反正切函數(shù)提取人體相位，利用相位展開函數(shù)來展開相變超過設(shè)定閾值的相位，獲得相鄰幀相位差，使用內(nèi)插值法來平滑超過閾值的差值；采用小波變換去除平滑后相位信號的噪聲，獲得重構(gòu)后的相位信號；結(jié)合EEMD?ICA方法分離重構(gòu)后的相位信號中的心跳信號、呼吸信號、呼吸諧波和噪聲，得到心跳波形；使用多信號分類算法構(gòu)造空間譜函數(shù)，通過譜峰搜索對心跳頻率做出估計；該方法能夠準確地分離出心跳信號，大幅提高心跳頻率估計的準確性。

本發(fā)明授權(quán)基于毫米波雷達的心率估計方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于毫米波雷達的心率估計方法，其特征在于：包括以下步驟，S1、使用毫米波雷達對人體進行采樣，獲得M個調(diào)頻連續(xù)波的掃頻信號S1,S2,…,Sk,…,SM，其中，第k個掃頻信號Sk＝[s1k,s2k,…,sNk]，1≤k≤M，N為一個掃頻信號的采樣點數(shù)；S2、對M個調(diào)頻連續(xù)波的掃頻信號S1,S2,…,Sk,…,SM的每個采樣點應(yīng)用距離-快速傅里葉變換，每個采樣點得到對應(yīng)的距離單元，構(gòu)成距離-慢時間矩陣，并定位人體到雷達的距離；S3、確定人體到雷達的距離后，使用反正切函數(shù)提取人體相位，利用相位展開信號函數(shù)來展開相變超過設(shè)定閾值的相位，對展開后的相位作差，獲得相鄰幀相位差，使用內(nèi)插值法來平滑超過閾值的差值，獲得平滑處理后的相鄰幀相位差；S4、采用小波變換去除平滑后相位信號的噪聲，得到去噪后的小波系數(shù)，進行小波逆變換以重構(gòu)信號，獲得重構(gòu)后的相位信號；S5、結(jié)合集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和獨立分量分析方法即EEMD-ICA方法分離重構(gòu)后的相位信號中的心跳信號、呼吸信號、呼吸諧波和噪聲，得到心跳波形；S51、使用集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解EEMD對重構(gòu)后的相位信號φren進行信號分離，獲得多個包含心跳信號、呼吸信號、呼吸諧波、噪聲的固有模態(tài)函數(shù)即IMF分量，并獲得分量集合；S511、通過K次將具有標準正態(tài)分布的白噪聲加到重構(gòu)后的相位信號φren上，得到第i次增加白噪聲后的新信號 其中，nin表示第i次增加的白噪聲序列，i＝1,2,…,K；S512、對每次得到的增加白噪聲后的新信號進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解即EMD分解，將信號分解成有限個IMF分量，以將人體無意識微小運動引起的噪聲與心跳信號分離開；假設(shè)每次EMD分解得到P個IMF分量，則K次分解共得到K組IMF分量集合，且每組各包含P個IMF分量；S513、根據(jù)不相關(guān)序列的統(tǒng)計平均值為零的原理，從K組IMF分量集合里選擇對應(yīng)的分量分別取平均，得到一組P個分量集合IMFSn；S52、使用獨立分量分析方法ICA對獲得的分量集合進行分析，得到心跳波形；S521、對步驟S51獲得的分量集合建立ICA模型：Xn＝AEn11其中，Xn是信號觀測值，即分量集合IMFSn，En是要估計的源信號，由真實的心跳波形、呼吸波形、呼吸諧波與噪聲信號構(gòu)成，A為混合矩陣；S522、通過觀測信號反向估計源信號En，建立ICA求解模型：Eest＝WXn12其中，Eest是源信號En估計值，由多組分量構(gòu)成，W是解混矩陣；S523、通過解出解混矩陣W計算出源信號En估計值Eest，然后從中提取出心跳波形；S5231、將分量集合IMFSn零均值化，即對這組分量集合中每個IMF分量分別減去自身平均值，獲得經(jīng)過零均值化的分量集合；S5232、將經(jīng)過零均值化的分量集合進行白化處理，獲得經(jīng)過零均值化和白化處理后的分量集合；S5233、對經(jīng)過零均值化和白化處理后的分量集合IMFSn用最大似然法估計出解混矩陣W的每一行，并分別與分量集合IMFSn相乘，得到的乘積高斯不相關(guān)性最大，將其放入源信號En估計值Eest中，最終得到獨立分量的集合；S5234、對源信號En估計值Eest中每個獨立分量做快速傅里葉變換，獲得各個獨立分量的頻譜，接著在頻域上計算各個獨立分量的總頻帶能量和設(shè)定頻率范圍的心跳頻帶能量，并分別計算心跳頻帶能量與總頻帶能量的比值，取比值最大的獨立分量作為心跳波形；S6、對于獲得的心跳波形，使用多信號分類算法構(gòu)造空間譜函數(shù)，通過譜峰搜索對心跳頻率做出估計。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京郵電大學(xué)，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區(qū)亞東新城文苑路9號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。