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申请/专利权人：西北大学
摘要：本发明公开了一种基于声学的多用户呼吸监测方法：步骤一，采集各方向上的声音信息；步骤二，预处理；步骤三，对预处理后的声音数据中每个方向上的数据分片；步骤四，得到每个方向的混合信号及低频部分；步骤五，对于每个方向的混合信号低频部分进行快速傅里叶变换得到频谱特征；步骤六，得到每个方向的每个频率点对应的候选数据；步骤七，得到所有方向的呼吸数据组成的呼吸数据矩阵；步骤八，通过奇异值分解进行降维；步骤九，使用FastICA算法对呼吸数据矩阵分离，得到多个用户的呼吸信号。本发明成功扩大了传感范围，在非视距场景以及多用户的场景下也能够取得显著的呼吸监测效果。
主权项：1.一种基于声学的多用户呼吸监测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，采集各方向上的声音信息；步骤二，分别对每个方向上收集到的声音数据预处理，得到预处理后的声音数据；步骤三，分别对步骤二预处理后的声音数据中每个方向上的数据进行分片，得到每个方向上的多个chirp信号；步骤四，对于每个方向，将步骤一中在该方向上发送的多个声音chirp信号与步骤三得到的该方向上的多个chirp信号进行混合，得到该方向上的混合信号，并得到该方向上的混合信号的低频部分；步骤五，对于步骤四得到的每个方向上的混合信号的低频部分，进行快速傅里叶变换得到每个方向对应的频谱特征，从而得到每个频率处的信号信息；步骤六，对于步骤五的一个方向对应的频谱特征，将该方向上的一段连续时间内，每个频率点对应的多个信号样本作为一个候选数据；然后用同样的方式得到其他方向上的每个频率点对应的候选数据；步骤七，对每个方向上的每个频率点对应的候选数据进行如下操作：对一个方向上的每个频率点对应的候选数据求方差，选择方差最大的频率点对应的候选数据作为呼吸数据；从而得到所有方向上的呼吸数据，所有方向上对应的呼吸数据组成呼吸数据矩阵；步骤八，将呼吸数据矩阵通过奇异值分解进行降维，使维数与监测的用户数量相同，得到降维后的呼吸数据矩阵；步骤九，使用FastICA算法对降维后的呼吸数据矩阵的分离，得到多个用户的呼吸信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 基于声学的多用户呼吸监测方法
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