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          醫用吊橋編輯基于HHT和頻帶能量比特性的人與動物雷達微動信號的辨識

          2021-08-04 14:54

          超寬譜( Ultra-wide Band, UWB)生物雷達技術通過提取經生命體反射的雷達回波信號,醫用吊塔編輯發現從而實現生命體非接觸隔墻探測或定位,其具有強穿透能力、強抗干擾能力、目標定位成像等特點,在臨床醫學監測、應急救援、國防安保等領域都具有廣泛的應用[-5。醫用吊塔編輯發現目前國內外圍繞生物雷達探測障礙物后人體目標的研究基本已實現目標有無的探測和其呼吸心跳的檢測,且探測準確度不斷提高?,F階段研究多集中于目標的位置、數量、運動軌跡等方面1691。隨著生物雷達硬件技術的快速發展和社會需求的不斷增加,生物雷達技術已不僅僅局限于目標的探測定位,生命體非接觸辨識研究逐步成為繼探測定位后又一研究熱點[0-14。在地震、塌方等災后救援現場,普遍存在人和動物共存的情況,如能在災后傷員搜救時有效區分人與動物,可以在救援過程中提高搜救效率,優化救援資源,增強救援人員的搜救信心。醫用吊塔編輯發現當前關于生命體非接觸辨識研究多集中于運動目標的辨識,由于人體和動物肢體結構差異較大,運動狀態下頻譜信息差異較大,可實現人與動物的區分[u5。但在地震、塌方等災后救援現場,生命體在受困狀態下往往是靜止不動的,當廢墟下有動物存在時,通過運動頻譜差異進行人與動物的辨識區分難以實現??哲娷娽t大學課題組前期利用小波嫡、醫用吊橋編輯發現微動系數分析法和能量占比法實現了靜止狀態下人和犬、人和兔的區分1616,區分效果良好。上述方法是在動物類型已知的基礎上挖掘人體和動物在雷達回波信號的不同點,具有動物類型針對性,而實際救授場合中廢 墟下或者墻后的生命體類型是未知的,因此探索一種通 用的區分障礙物后靜態的人與動物的方法就顯得尤為重要。本文通過建立不同實驗條件下的實驗動物模型,從UWB生物雷達回波中提取反映微動特征的邊際譜和頻帶能量比這兩個關鍵指標,提出了-種區分障礙物后人與兩種動物的辨識方法。該方法基于HHT時頻分析技術,醫用吊橋編輯將回波信號的各尺度分量從高頻到低頻不斷分解,再依據自相關函數特性重構目標的微動信號,利用重構微動信號的邊際譜信息和頻帶能量比信息實現人體與兔、犬目標的區分辨識。本研究對于災害救援、反恐維穩等多種應用場合下合理配置搜救資源、減少人員傷亡具有重要現實意義,為后續精準醫學救助奠定了基礎。UWB生物雷達非接觸生命探測系統中心頻率為500 MHz,帶寬為500MHz,工作原理如圖1所示。醫用吊橋編輯脈沖振蕩器觸發電磁脈沖發生器產生重復頻率為128 kHz的窄脈沖,通過發射天線輻射出去。接收天線接收雷達回波,經等效時間采樣,得到不同距離點上的信號。再通過脈沖積累、信號放大和濾波后,高速采集傳輸回上位機靜止狀態下生命體的微動信號包含呼吸運動引起的胸腔起伏、心跳運動引起的體表微弱起伏變化和其他身體部位的微動[19]。吊塔分析生命體在靜止狀態下的呼吸引起的胸腔微動幅度相對較大,雷達信號能量較強,而心跳引起的胸腔微動幅度太小,會被呼吸運動湮沒,因此本文將生物雷達探測到的目標微動信號簡化為呼吸運動產生的微動信號。接收的雷達回波包含目標微動信號和大量噪聲、雜波干擾(圖3a),先對原始雷達回波進行預處理。預處理步驟如下:首先對回波做時域歸一化,增強目標距離點信號,然后去直流去除靜態雜波,吊塔分析再用低通濾波去除明顯的高頻噪聲,最后基于最小均方誤差算法自適應濾波。經過預處理,目標距離點的微動信號明顯增強,靜態雜波和高頻干擾被有效抑制[18),如圖3b紅框所示為人體站立于28cm厚磚墻后3m位置保持靜止狀態,吊塔分析信號預處理后的人體目EmpiricalMode Decomposition,EEMD)將預處理后的目標點信號從高頻到低頻分解,得到多階固有模態函數(Intrinsic Mode Function,IMF),依據信號自相關特性去除噪聲,重構微動信號;②進行希爾伯特譜分析,將每-階IMF分量做希爾伯特變換,再得到邊際譜。1.2.2.1 EEMD重構微動信號預處理后根據能量累積法找到能量最大距離點即為目標的點信號,對其做EEMD分解,吊橋編輯分解得到N階IMF分量和一個趨勢項[20]。根據噪聲信號的高頻特性和有用信號的低頻特性,由公式(1)獲得每階IMF的自相關序列在采 樣點區域[n,n2]的能量集中比n(i),i=1,2...N。式中,R(n)為離散自相關序列,能量集中區域n,In取對稱點N前后各1個點[N-1,N+1]。公式(2)獲得每階IMF分量能量集中比下降率B(),1-12--N,作為區分噪聲主導的IMF和有用信號主導的IMF的閾值參數其中T為信號時域長度。邊際譜反映的是微動信號的每個頻率上幅值的累積,吊橋編輯表現的是每個頻率在全局上的幅度(或能量)貢獻。1.2.3基于邊際譜信息的第一次判定由于生命體的微動信號處于低頻段,因此邊際譜屬于右偏態分布如圖4所示。利用梯形積分法計算從頻率零點開始的1/4總頻帶面積和3/4總頻帶面積所對應的頻率下限fow和上限foper,邊際譜主頻帶范圍則為fow~fupper,占總頻帶面積的50%,定義為目標的微動能量(幅度)貢獻最多的頻率段[23)。對樣本進行希爾伯特譜分析后得到對應的邊際譜主頻帶,吊塔廠家分析經過統計處理后可以得到某-目標類型的邊際譜主頻帶范圍均值。由于不同目標類型的樣本邊際譜主頻帶范圍不同,因此本文將邊際譜主頻帶信息作為第-次判定信息,實現人與動物的初步辨識。1.2.4基于頻帶能量比信息的第二次判定利用邊際譜主頻帶信息在一定程度 上能夠區分人與動物,但是人與動物的生理參數具有一定的相似性,邊際譜頻帶會有所重疊。吊塔廠家分析在人與動物的邊際譜主頻帶重疊區域內,只憑借邊際譜信息無法準確辨識,需要依靠其他信息進行第二次判定,提高辨識的準確度。由于不同類型動物的呼吸頻率有所不同,因此本小節從頻帶角度考慮,以人的呼吸頻帶范圍作為參考頻帶,濟寧華諾醫療器械分析那么動物的呼吸頻帶信號在參考頻帶上占的能量很小,能量占比p,相比人的呼吸信號在參考頻帶上的能量占比要低, 根據能量占比信息在一定程度上可以辨識人和動物,將其作為第二次判定信息。

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