基于毫米波雷达的生命体征检测圆拟合【附代码】

张开发
2026/5/8 15:38:48 15 分钟阅读

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基于毫米波雷达的生命体征检测圆拟合【附代码】
✅博主简介擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 如需沟通交流扫描文章底部二维码。1圆拟合直流偏置校正与向量均值相消预处理采用FMCW雷达采集的IQ复信号因电路不平衡和静态物体反射存在动态直流偏移。采用圆拟合算法将一段时间内的IQ复数点拟合为一个圆圆心代表直流偏置分量。通过最小化距离平方和Σ(||(I_i, Q_i)-(cI, cQ)||^2-R^2)^2利用代数拟合转化为线性方程组求解快速获得圆心坐标和半径。从IQ信号中减去圆心得到校正后的交流信号。此后使用向量均值相消法进一步滤除静态杂波即计算校正后信号的时间均值并从每一帧中减去突出胸腔微动引起的相位变化。距离维FFT后进行反正切提取相位通过相位解缠绕恢复连续相位预处理后信号信噪比提升约8dB。2遗传算法优化VMD的呼吸心跳分离将预处理得到的相位信号通过变分模态分解VMD分解为多个本征模态函数。为确定合适的模态数K和惩罚因子α采用遗传算法进行优化。染色体编码为[K, α]K取值范围2到8整数α取200到5000对数刻度。适应度函数融合了各模态的样本熵均值与频谱能量集中度样本熵低表示规律性强、能量集中度高表示模态单一无混叠。GA种群规模30交叉概率0.8变异率0.02经过50代进化得到最优K4α1500。经GA-VMD分解后分别提取与深呼吸频带0.1~0.5Hz和心跳频带0.8~2.5Hz对应的模态重构呼吸和心跳波形。3多距离精度测试与ECG对标用开发板在0.5m、1m、2m距离采集10名志愿者的生命体征信号与胸前ECG和呼吸绑带进行对比。提取心率和呼吸率0.5m处心率误差平均为1.8%呼吸率误差为0.7%2m处心率误差为2.9%呼吸率误差1.4%均落在临床可接受范围内验证了GA-VMD分离算法和圆拟合预处理的有效性。import numpy as np from scipy.optimize import least_squares from scipy.signal import hilbert import vmdpy import random from scipy.fft import fft # 圆拟合直流偏置校正 def circle_fit_correction(I, Q): # I, Q 为1D数组 A np.column_stack([I, Q, np.ones_like(I)]) b -(I**2 Q**2) sol np.linalg.lstsq(A, b, rcondNone)[0] cI -sol[0]/2.0 cQ -sol[1]/2.0 R np.sqrt(cI**2 cQ**2 - sol[2]) I_corrected I - cI Q_corrected Q - cQ return I_corrected, Q_corrected # 向量均值相消 def remove_static_clutter(phase_signal): avg np.mean(phase_signal) return phase_signal - avg # 遗传算法优化VMD def ga_optimize_vmd(signal, fs): import pygad # 伪代码示意 def fitness_func(ga_instance, solution, solution_idx): K int(solution[0]) alpha int(solution[1]) if K 2: K 2 if alpha 200: alpha 200 try: u, u_hat, omega vmdpy.VMD(signal, alpha, 0.0, K, 0, 1, 0.00001) # 计算样本熵简化 sample_entropy np.mean([np.std(u[i]) for i in range(K)]) # 能量集中度各模态频谱最大值占比 energy_concentration np.sum([np.max(np.abs(fft(u[i])))**2 for i in range(K)]) / np.sum(np.abs(fft(signal))**2) return sample_entropy 0.1*energy_concentration except: return 1e6 ga_instance pygad.GA(num_generations50, num_parents_mating10, fitness_funcfitness_func, init_range_low[2,200], init_range_high[8,5000], gene_type[int, float], mutation_percent_genes2) ga_instance.run() solution, _, _ ga_instance.best_solution() return int(solution[0]), int(solution[1]) # VMD分离后频率提取 def extract_hr_rr(reconstructed_breath, reconstructed_heart, fs): N len(reconstructed_breath) freq np.fft.rfftfreq(N, 1/fs) br_fft np.abs(np.fft.rfft(reconstructed_breath)) hr_fft np.abs(np.fft.rfft(reconstructed_heart)) breath_rate freq[np.argmax(br_fft[(freq0.1)(freq0.5)])] heart_rate freq[np.argmax(hr_fft[(freq0.8)(freq2.5)])] return breath_rate*60, heart_rate*60如有问题可以直接沟通

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