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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利基于雷达信号的心跳时序状态检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115299891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210917843.2，技术领域涉及：A61B5/0205；该发明授权基于雷达信号的心跳时序状态检测方法是由季善玲;温海营;张志胜;夏志杰;胡胜设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于雷达信号的心跳时序状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于雷达信号的心跳时序状态检测方法，包括：获取检测对象的包含有心跳信号和呼吸信号的基带IQ正交信号，同步采集检测对象的心电信号；以心跳数学模型为依据对基带IQ正交信号进行处理，获得三条心跳信号特征波，心跳数学模型用于表征包含收缩和舒张两个主要谐波的只受心跳影响的雷达相位信号，三条心跳信号特征波可分别代表两个主要谐波及两个主要谐波的叠加波；以三条心跳信号特征波为输入，以同步采集的心电信号的“Q‑R‑S‑T”波的波峰位置作为标签，训练循环神经网络模型，利用训练好的网络模型对无标签的雷达心跳信号特征波进行时序划分，实现心跳时序状态检测，进而实现对心脏健康状况的准确评估。

本发明授权基于雷达信号的心跳时序状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于雷达信号的心跳时序状态检测方法，其特征在于，包括：获取检测对象的包含有心跳信号和呼吸信号的基带IQ正交信号，同步采集检测对象的心电信号；以心跳数学模型为依据对基带IQ正交信号进行处理，获得三条心跳信号特征波，所述心跳数学模型用于表征包含收缩和舒张两个主要谐波的只受心跳影响的雷达相位信号，所述三条心跳信号特征波可分别代表所述两个主要谐波及所述两个主要谐波的叠加波；以所述三条心跳信号特征波为输入，以同步采集的心电信号的“Q-R-S-T”波的波峰位置作为标签，训练循环神经网络学习模型，利用训练好的循环神经网络学习模型对无标签的雷达心跳信号特征波进行时序划分，实现心跳时序状态检测；所述心跳数学模型根据雷达发射的高斯脉冲信号与雷达接收的只受心跳影响的雷达相位信号的心跳谐波相互调制而构建，数学表达式为： 式中，xht是只受心跳影响的雷达相位信号，A1和A2分别是收缩和舒张两个主要谐波的主峰的幅值，和分别两个主峰的频率；和分别是两个主峰的相移；t为时间，b和c是常数；所述以心跳数学模型为依据对基带IQ正交信号进行处理，获得三条心跳信号特征波，包括：S1、对基带IQ正交信号进行预处理，获得心跳信号分量增强的相位差分信号；S2、选取特定频率范围内的所述心跳信号分量增强的相位差分信号，对其采用双峰高斯模型计算滑动窗内的高斯加权平均值进行频谱拟合，每个滑动窗内拟合出两个中心频率，用于实现对所述两个主要谐波的主峰频率的拟合；S3、以拟合所得频谱中的一系列谐波的频率为中心，对S1获得的所述心跳信号分量增强的相位差分信号进行滤波处理，得到一系列雷达相位分量信号，再将所述雷达相位分量信号进行归一化并计算香农熵，得到一系列香农熵信号；S4、对所述一系列香农熵信号进行滤波处理，得到一系列心跳谐波增强的脉冲信号；S5、对所述一系列心跳谐波增强的脉冲信号采用k均值聚类算法进行聚类，输出三个聚类中心即为所述三条心跳信号特征波。

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