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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利基于毫米波雷达的心率估计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：CN115708675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202211461927.6，技术领域涉及：A61B5/024；该发明授权基于毫米波雷达的心率估计方法是由孙力娟;付阳烨;郭剑;陈铭;尹柯鑫;陈入钰;相亚杉;韩崇;王娟设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于毫米波雷达的心率估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于毫米波雷达的心率估计方法，通过使用毫米波雷达对人体进行采样，获得多个调频连续波的扫频信号；构成距离‑慢时间矩阵，并定位人体到雷达的距离；使用反正切函数提取人体相位，利用相位展开函数来展开相变超过设定阈值的相位，获得相邻帧相位差，使用内插值法来平滑超过阈值的差值；采用小波变换去除平滑后相位信号的噪声，获得重构后的相位信号；结合EEMD‑ICA方法分离重构后的相位信号中的心跳信号、呼吸信号、呼吸谐波和噪声，得到心跳波形；使用多信号分类算法构造空间谱函数，通过谱峰搜索对心跳频率做出估计；该方法能够准确地分离出心跳信号，大幅提高心跳频率估计的准确性。

本发明授权基于毫米波雷达的心率估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波雷达的心率估计方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、使用毫米波雷达对人体进行采样，获得M个调频连续波的扫频信号S1,S2,…,Sk,…,SM，其中，第k个扫频信号Sk＝[s1k,s2k,…,sNk]，1≤k≤M，N为一个扫频信号的采样点数；S2、对M个调频连续波的扫频信号S1,S2,…,Sk,…,SM的每个采样点应用距离-快速傅里叶变换，每个采样点得到对应的距离单元，构成距离-慢时间矩阵，并定位人体到雷达的距离；S3、确定人体到雷达的距离后，使用反正切函数提取人体相位，利用相位展开信号函数来展开相变超过设定阈值的相位，对展开后的相位作差，获得相邻帧相位差，使用内插值法来平滑超过阈值的差值，获得平滑处理后的相邻帧相位差；S4、采用小波变换去除平滑后相位信号的噪声，得到去噪后的小波系数，进行小波逆变换以重构信号，获得重构后的相位信号；S5、结合集合经验模态分解和独立分量分析方法即EEMD-ICA方法分离重构后的相位信号中的心跳信号、呼吸信号、呼吸谐波和噪声，得到心跳波形；S51、使用集合经验模态分解EEMD对重构后的相位信号φren进行信号分离，获得多个包含心跳信号、呼吸信号、呼吸谐波、噪声的固有模态函数即IMF分量，并获得分量集合；S511、通过K次将具有标准正态分布的白噪声加到重构后的相位信号φren上，得到第i次增加白噪声后的新信号 其中，nin表示第i次增加的白噪声序列，i＝1,2,…,K；S512、对每次得到的增加白噪声后的新信号进行经验模态分解即EMD分解，将信号分解成有限个IMF分量，以将人体无意识微小运动引起的噪声与心跳信号分离开；假设每次EMD分解得到P个IMF分量，则K次分解共得到K组IMF分量集合，且每组各包含P个IMF分量；S513、根据不相关序列的统计平均值为零的原理，从K组IMF分量集合里选择对应的分量分别取平均，得到一组P个分量集合IMFSn；S52、使用独立分量分析方法ICA对获得的分量集合进行分析，得到心跳波形；S521、对步骤S51获得的分量集合建立ICA模型：Xn＝AEn11其中，Xn是信号观测值，即分量集合IMFSn，En是要估计的源信号，由真实的心跳波形、呼吸波形、呼吸谐波与噪声信号构成，A为混合矩阵；S522、通过观测信号反向估计源信号En，建立ICA求解模型：Eest＝WXn12其中，Eest是源信号En估计值，由多组分量构成，W是解混矩阵；S523、通过解出解混矩阵W计算出源信号En估计值Eest，然后从中提取出心跳波形；S5231、将分量集合IMFSn零均值化，即对这组分量集合中每个IMF分量分别减去自身平均值，获得经过零均值化的分量集合；S5232、将经过零均值化的分量集合进行白化处理，获得经过零均值化和白化处理后的分量集合；S5233、对经过零均值化和白化处理后的分量集合IMFSn用最大似然法估计出解混矩阵W的每一行，并分别与分量集合IMFSn相乘，得到的乘积高斯不相关性最大，将其放入源信号En估计值Eest中，最终得到独立分量的集合；S5234、对源信号En估计值Eest中每个独立分量做快速傅里叶变换，获得各个独立分量的频谱，接着在频域上计算各个独立分量的总频带能量和设定频率范围的心跳频带能量，并分别计算心跳频带能量与总频带能量的比值，取比值最大的独立分量作为心跳波形；S6、对于获得的心跳波形，使用多信号分类算法构造空间谱函数，通过谱峰搜索对心跳频率做出估计。

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