基于盲源分离的呼吸与心跳信号的分离方法及装置.pdf

(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CN105962914A(43)申请公布日2016.09.28(21)申请号201610350383.4(22)申请日2016.05.24(71)申请人北京千安哲信息技术有限公司地址100026北京市朝阳区东四环中路41号13层1318室(72)发明人黄亦谦(74)专利代理机构北京金信知识产权代理有限公司11225代理人黄威喻嵘(51)Int.Cl.A61B5/0205(2006.01)A61B5/00(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称基于盲源分离的呼吸与心跳信号的分离方法及装置(57)摘要本发明提供了一种基于盲源分离的呼吸与心跳信号的分离方法及装置，其中，所述方法包括：S1：通过对各生物雷达回波信号进行时频域分析，获得对应于各所述目标的生物雷达回波的时频分布信号；S2：基于所述时频分布信号获得各所述生物雷达回波的频谱质心曲线；S3：以各所述频谱质心曲线为观测信号，进行盲源分离操作获得对应各所述目标的微动变化信号；S4：对所述微动变化信号滤波，获得对应于各所述目标的呼吸时变信号和心跳时变信号。本发明能够对两个目标人体的生物雷达回波信号进行处理，以分离出对于各个目标的呼吸和心跳信号。CN105962914ACN105962914A权利要求书1/2页1.一种基于盲源分离的呼吸与心跳信号的分离方法，其特征在于，所述方法基于盲源分离从双人目标的生物雷达回波信号中分离出对应于各目标的呼吸与心跳信号，所述方法包括以下步骤：S1：通过对各生物雷达回波信号进行时频域分析，获得对应于各所述目标的生物雷达回波的时频分布信号；S2：基于所述时频分布信号获得各所述生物雷达回波的频谱质心曲线；S3：以各所述频谱质心曲线为观测信号，进行盲源分离操作获得对应各所述目标的微动变化信号；S4：对所述微动变化信号滤波，获得对应于各所述目标的呼吸时变信号和心跳时变信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，通过对各所述生物雷达回波信号进行短时傅里叶变换处理，获得各所述时频分布信号。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，对所述时频分布信号沿频率向执行频谱加权平均操作，以获得各所述频谱质心曲线。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中按照以下公式对每个雷达回波的时频分布信号沿频率向进行频谱加权平均操作；其中，STFTi(t,f)表示第i个雷达回波的短时傅里叶变换时频分布信号，t表示时间，f表示频率，分子和分母中的积分区间[F1,F2]表示该时频分布信号的频率起始和终止范围,gi(t)表示沿频率向加权平均后得到的第i个雷达回波的频谱质心变化曲线，i＝1表示第1个生物雷达，i＝2表示第2个生物雷达。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：S31：建立Y(t)＝WX(t)的盲源分离模型，T其中，X(t)＝[g1(t),g2(t)]表示观测信号矩阵，W表示2×2阶分离矩阵，Y(t)＝[p1(t),Tp2(t)]表示源信号矩阵估计值，g1(t)和g2(t)分别为所述步骤S2中获得的所述雷达回波的频谱质心变化曲线，p1(t)和p2(t)分别表示两个不同的源信号；S32：基于自然梯度寻优对迭代求解直到收敛到预设精度，以得到分离矩阵的估计值S33：通过矩阵相乘运算Y(t)＝WX(t)的求解得到源信号矩阵估计值Y(t)＝[p1(t),p2T(t)]，从而得到盲源分离后的两个不同的源信号p1(t)和p2(t)，以作为各所述目标的微动变化信号。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中获得所述呼吸时变信号的方法包括：对步骤S3中获得的对应于各目标的微动变化信号，通过低通-高通滤波方式滤波，以获得到各所述目标的呼吸时变信号。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中获得所述心跳时变信号的方法包括：对步骤S3中获得的对应于各目标的微动变化信号，进行带通滤波方式进行信号滤2CN105962914A权利要求书2/2页波操作，以获得各所述目标的心跳时变信号。8.一种基于盲源分离的呼吸与心跳信号的分离装置，其特征在于，应用如权利要求1所述的基于盲源分离的呼吸与心跳信号的分离方法；所述分离装置至少包括：滤波单元，配置为对所述微动变化信号滤波，获得对应于各所述目标的呼吸时变信号和心跳时变信号。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述滤波单元包括低通滤波器和高通滤波器。10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述滤波单元包括带通滤波器。3CN105962914A说明书1/7页基于盲源分离的呼吸与心跳信号的分离方法及装置技术领域[0001]本发明涉及生物医学信号处理领域，尤其涉及一种基于盲源分