本发明涉及心率测量领域，具体涉及一种基于呼吸谐波分析的毫米波雷达人体心率测量方法及系统。
背景技术：
1、随着现代科技的不断进步，毫米波雷达作为一种非接触式传感技术，在医学领域的应用日益广泛。其中，基于毫米波雷达的心率检测成为近年来备受关注的研究方向。这种技术利用毫米波雷达的高分辨率和穿透能力，能够在不接触患者的情况下实时监测心率，为患者提供更舒适的体验。同时，这种非侵入性技术在医院、家庭护理、老年护理等场景中具有显著优势。
2、在众多非接触式心率测量方法中，毫米波雷达在精度、穿透能力、隐私保护、抗干扰能力、实时监测等方面具有显著优势。它的高穿透能力使其能够在多种环境中稳定运行，而不受光线或天气的影响。此外，毫米波雷达能够检测微小的生命体征变化，提供高精度和高灵敏度的监测。在隐私保护方面，毫米波雷达不会生成可视化图像或视频，确保用户的隐私安全，这使其在医疗、远程监测和运动科学等领域的应用前景广阔。
3、在信号预处理阶段，相位提取技术用于从基带i/q信号中提取反映人体生命体征信息的相位信号。在相位提取方法中，最常用的是反正切解调和扩展的dacm算法。通过组合两个通道的算法，可以实现精确的相位解调，而不管目标位置或位移幅度。通过对i和q支路输出数据比率应用反正切操作，可以始终获得准确的相位解调，而不受目标位置的影响。为了处理相位不连续性问题，一种扩展的微分和交叉相乘(dacm)算法被提出，用于自动相位展开，以进行无模糊度的相位重建。
4、在毫米波雷达生命体征信息检测的信号处理阶段，基于最小均方误差的陷波滤波器被用于滤除呼吸谐波。然而，传统的陷波滤波器会无差别地滤除一定频率范围内的所有信号，可能包括心跳信号。模态分解算法如vmd，eemd和ceemdan被用于分离心跳和其他噪声信号，但是容易造成呼吸谐波和心跳信号的频谱混叠，而无法从中分辨出心跳信号的频率。差分增强算法被用于增强心跳分量的强度，但与心跳频率相近的噪音分量会被放大，而影响心率估计。
技术实现思路
1、为克服上述背景技术中的问题，本发明提供一种基于呼吸谐波分析的毫米波雷达人体心率测量方法和系统。此方法旨在减少呼吸谐波的干扰，进而提高心率估计的准确性。该方法由三个主要部分组成：相位信息提取，呼吸自适应滤波，和心率估计。相位信息提取步骤旨在获取相位信息的基础上，实现自动不连续性校正。考虑到呼吸的时域波形中包含谐波信息，引入呼吸自适应滤波步骤，该步骤根据呼吸的非对称性以及呼吸间隙的停顿时间动态调整陷波滤波器带宽，以降低呼吸谐波对心率估计的影响。呼吸自适应滤波步骤可防止呼吸谐波附近频率被过度抑制，这是先前呼吸谐波处理方法中的常见问题。此外，心率估计步骤利用时域数峰的方式(计算心跳频带信号的峰值数量)缩小频率搜索范围，利用chirp-z变换提高频率分辨率，以获取更准确的心率信息。该方法能够有效提升心率与呼吸谐波频率重合时的测量精度。
2、本发明采用如下技术方案实现：
3、一种基于呼吸谐波分析的毫米波雷达人体心率测量方法，包括如下步骤：
4、s1：相位信息提取：
5、s11：毫米波雷达获取回波信号，利用正交混频器下变频将所述回波信号转换为基带i/q信号；
6、s12：使用扩展的dacm算法从所述基带i/q信号中提取人体胸腔的相位信息；
7、s2：呼吸谐波的抑制：该步骤分析了呼吸谐波的强度并进行针对性抑制，在抑制呼吸谐波的同时最小化对于相邻频谱的影响，以避免对于心跳信息的错误抑制；
8、s21：通过分析相位信息的时域信息，得到呼吸信息，基于呼吸信息计算得到呼吸的非对称性参数和呼吸停顿参数；
9、s22：根据呼吸的非对称性参数和呼吸停顿参数动态调整陷波滤波器的带宽和次数，对相位信息的呼吸谐波进行抑制；
10、s3：心率估计：
11、s31：对呼吸谐波抑制后的相位信息进行带通滤波获取心跳频带信号，通带设置为[0.8，2]hz；
12、s32：通过计算所述心跳频带信号的峰值数量，确定心跳的上截止频率，计算心跳频率。
13、上述技术方案中，进一步地，所述步骤s12具体为：
14、对每一帧信号进行时域滤波：s[k，d]lp＝αs[k-1，d]+(1-α)s[k，d]，其中，α表示平滑系数，s[k，d]lp表示k时刻距离坐标d处的经过时域滤波的i/q信号，s[k，d]表示k时刻距离坐标d处的i/q信号；将输入信号幅度最大的单元r作为人体目标所在的距离索引，使用扩展的dacm算法提取人体胸腔的相位信息：其中，i[k]和q[k]分别表示峰值距离单元在k时刻的同相和正交分量。
15、进一步地，所述步骤s21具体为：
16、(a)将人体胸腔的相位信息通过带通滤波器进行滤波，通带设置为[0.1，1.5]hz，将滤波后的相位信息作为呼吸信息；该步骤在去除低频的直流信息的同时，可保留呼吸的主要谐波信息。
17、(b)呼吸的非对称性参数的计算方法为：通过时域寻峰的方式找到时域信息的波峰和波谷，确定整个呼吸周期时间、呼气时间以及吸气时间，计算呼吸的非对称性参数r：
18、
19、其中，ttotal表示整个呼吸周期时间，tinhale表示吸气时间；
20、(c)将吸气时间、呼气时间以及呼吸停顿参数p代入呼吸表达式中，得到呼吸波形；所述呼吸表达式如下：
21、1).吸气阶段0≤t＜tinhale：
22、
23、2).呼气阶段tinhale≤t＜ttotal：
24、
25、其中，texhale表示呼气时间，呼吸停顿参数p表示呼吸间隙肺部收缩的停顿时间长短，t表示时间；
26、(d)计算呼吸幅度大于呼吸波形峰值一半处的时间占整个呼吸周期的比例δr-3db，再根据对应关系将δr-3db转化为呼吸停顿参数p；所述对应关系的获取方法为：根据步骤(c)中的呼吸波形计算得到δr-3db，然后根据呼吸停顿参数p和δr-3db拟合得到对应关系。
27、更进一步地，所述步骤s22具体为：
28、对不同次数的谐波做出如下响应：
29、对于呼吸的二次谐波：设置针对呼吸二次谐波的陷波滤波器，建立陷波带宽b2与参数p和r之间的关系式：b2＝min{αrr+αp(p-2)，bmax}hz，αr，αp为事先设定的参数p和r的比例因子，bmax为陷波带宽的上限，可取0.025hz；
30、对于呼吸的三、四次谐波：呼吸波形满足r>η(η为设定的阈值)时，设置针对呼吸三次和四次谐波的陷波滤波器，取固定陷波带宽；否则，不设置对呼吸三次和四次谐波的陷波滤波器。
31、其中，参数p和r与呼吸谐波的强度有关，基于这两个参数对陷波带宽和次数进行调整，从而能够针对性对不同次数的呼吸谐波进行抑制。
32、所述步骤s32具体为：
33、通过时域数峰的方式计算所述心跳频带信号的峰值数量，确定心跳的上截止频率，确定心跳频率的所在区间为[0.7hz，上截止频率]；根据心跳频带设定chirp-z变换的参数，对抑制呼吸谐波后的相位信息信号应用chirp-z变换；查找心跳频率的所在区间内的峰值，作为估计的心跳频率。
34、本发明还提供一种基于呼吸谐波分析的毫米波雷达人体心率测量系统，该系统用于执行上述方法，具体包括相位信息提取模块、呼吸自适应滤波模块和心率估计模块；
35、所述相位信息提取模块用于提取包含人体信息的相位信号；
36、所述呼吸自适应滤波模块用于基于相位信息中的呼吸信息计算得到呼吸的非对称性参数和呼吸停顿参数，并利用呼吸的非对称性参数和呼吸停顿参数动态调整陷波滤波器的带宽和次数，对相位信息的呼吸谐波进行抑制；
37、所述心率估计模块用于估计心率。
38、本发明的有益效果为：
39、本发明使用时域滤波后的i/q信号，应用先进的dacm算法解调相位信息，抑制了杂波干扰，实现了自动不连续性校正。通过计算呼吸的非对称性参数和呼吸停顿参数，以此估计各次呼吸谐波的强度，并据此动态设计陷波滤波器，以有效抑制呼吸引起的干扰，同时保持对频谱中其他信号的干扰最小化。同时在心率估计过程中，利用时域数峰的方式缩小频率搜索范围，利用chirp-z变换提高频率分辨率，直接得出估计心率；实现了在呼吸谐波和噪声影响下心率的鲁棒估计。可以进一步的服务于日常健康检测和医疗监护。
1.一种基于呼吸谐波分析的毫米波雷达人体心率测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于呼吸谐波分析的毫米波雷达人体心率测量方法，其特征在于，所述步骤s12具体为：
3.根据权利要求1所述的基于呼吸谐波分析的毫米波雷达人体心率测量方法，其特征在于，所述步骤s21具体为：
4.根据权利要求3所述的基于呼吸谐波分析的毫米波雷达人体心率测量方法，其特征在于，所述步骤s22具体为：
5.根据权利要求1所述的基于呼吸谐波分析的毫米波雷达人体心率测量方法，其特征在于，所述步骤s32具体为：
6.一种基于呼吸谐波分析的毫米波雷达人体心率测量系统，用于执行如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，包括相位信息提取模块、呼吸自适应滤波模块和心率估计模块；
7.根据权利要求6所述的基于呼吸谐波分析的毫米波雷达人体心率测量系统，其特征在于，所述相位信息提取模块用于提取包含人体信息的相位信号，具体方法为：
8.根据权利要求6所述的基于呼吸谐波分析的毫米波雷达人体心率测量系统，其特征在于，所述基于相位信息中的呼吸信息计算得到呼吸的非对称性参数和呼吸停顿参数，具体方法为：
9.根据权利要求8所述的基于呼吸谐波分析的毫米波雷达人体心率测量系统，其特征在于，所述利用呼吸的非对称性参数和呼吸停顿参数动态调整陷波滤波器的带宽和次数，对相位信息的呼吸谐波进行抑制，具体方法为：
10.根据权利要求6所述的基于呼吸谐波分析的毫米波雷达人体心率测量系统，其特征在于，所述心率估计模块用于估计心率，具体方法为：
