為了能夠克服復(fù)雜環(huán)境中的噪聲影響,實(shí)現(xiàn)基于多普勒雷達(dá)的魯棒呼吸信號(hào)檢測(cè),本文提出了一種基于時(shí)頻信息融合網(wǎng)絡(luò)的非干擾呼吸信號(hào)檢測(cè)方法。該方法利用多普勒雷達(dá)采集用戶的胸腔運(yùn)動(dòng)信息,提取雙通道混頻信號(hào)（I和Q通道）,從時(shí)域和頻域2個(gè)維度,構(gòu)建時(shí)頻信息融合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行呼吸頻率的識(shí)別。針對(duì)時(shí)域信號(hào),使用長(zhǎng)短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)提取信號(hào)的有效周期信息;針對(duì)頻域信息,使用選帶傅里葉變換（ZoomFFT）實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的頻域特征計(jì)算,并結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取頻域特征的有效信息;最后,融合2個(gè)層面的信息,通過Lowess平滑方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶呼吸頻率的精準(zhǔn)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明,該方法比其他常用信號(hào)處理方法識(shí)別平均誤差、標(biāo)準(zhǔn)差更小,對(duì)不同距離、不同朝向的呼吸都可以進(jìn)行有效識(shí)別。 

【文章來源】：高技術(shù)通訊. 2020,30(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

多普勒雷達(dá)測(cè)量原理圖

實(shí)際環(huán)境中噪聲Δ?(t)的影響往往會(huì)很大,如圖2(a)所示,當(dāng)有低頻干擾時(shí),傳統(tǒng)快速傅里葉變換(fast Fourier transform,FFT)方法和峰值檢測(cè)法會(huì)導(dǎo)致呼吸率識(shí)別出錯(cuò)。以往規(guī)避這種風(fēng)險(xiǎn)的方式是采用帶通濾波或加入上下限,但當(dāng)?shù)皖l噪聲較高時(shí),問題依然無法避免。如圖2(b)中所示,在對(duì)傳統(tǒng)頻域信號(hào)使用峰值檢測(cè)時(shí),預(yù)期的識(shí)別呼吸頻率為實(shí)線所圈出的頻率,但識(shí)別結(jié)果很容易被虛線圈出的低頻區(qū)域所影響,導(dǎo)致識(shí)別結(jié)果如圖2(c)所示,出現(xiàn)大的偏差。因此本文中將使用時(shí)頻信息融合網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)I和Q通道信號(hào)的分析,使用LSTM網(wǎng)絡(luò)來對(duì)時(shí)序信號(hào)中的周期信息進(jìn)行提取,使用ZoomFFT來提取頻域信息,通過融合時(shí)頻域信息來增強(qiáng)呼吸率的識(shí)別精度。

其中σ、 g、 h分別為逐點(diǎn)運(yùn)算的非線性激活函數(shù),通常門邏輯的激活函數(shù)為邏輯回歸函數(shù)(logistic sigmoid),輸入輸出激活函數(shù)為反余切函數(shù)(hyperbolictangent)。同時(shí)在LSTM層中使用了逐點(diǎn)乘積運(yùn)算,在式中表示為⊙[38]。從以上LSTM的流程可以看出,通過門邏輯和細(xì)胞狀態(tài)的存儲(chǔ),以及上一時(shí)刻狀態(tài)的加入,即可以實(shí)現(xiàn)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的功能。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中,反向傳播需要對(duì)各個(gè)門邏輯和輸入輸出的傳遞誤差都進(jìn)行分析,因此其需要確定的參數(shù)較多,訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng),具體過程在此不做贅述,可參考文獻(xiàn)[34,38]。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3325450