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摘要：本发明公开了一种基于信号分解与重构的毫米波雷达人体脉搏波信号提取方法。首先，通过部署毫米波雷达采集人体数据，采用圆动态跟踪算法消除雷达电路中的非线性畸变，获得人体颈部震动相位信号，其次，通过扩展微分和交叉相乘算法解决相位模糊和相位越变的问题；再次通过基于时变滤波器的经验模态分解Timevaryingfilterbasedempiricalmodedecomposition，TVF‑EMD算法将相位信号分解为多个模态；最后，根据模态信号选取准则，分别选取脉搏波主波，二次谐波和三次谐波，去除环境噪声，重构脉搏波信号。本发明专利通过TVF‑EMD算法实现了脉搏波信号的噪声去除，保留脉搏波的细节特征，有助于后续根据脉搏波预测心跳、血压等参数。

主权项：1.一种基于信号分解与重构的毫米波雷达人体脉搏波信号提取方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、采用基于时变滤波器经验模态分解TimeVaryingFilterBasedEmpiricalModeDecomposition，TVF-EMD对相位信号进行去噪，消除环境噪声对脉搏波的干扰。TVF-EMD算法不仅具有很强的噪声鲁棒性，而且始终保持时变特性，在处理非平稳振动信号方面具有独特的优势。该算法主要包括识别信号的局部截止频率和使用时变滤波。其中，在频域中分离局部截止频率的目的是建立时变滤波器。TVF-EMD算法包括以下8个步骤：步骤1:利用Hilbert计算信号Xt的瞬时幅度At和瞬时频率 其中，为Xt的Hilbert变换步骤2:确定At的局部最大值A{tmax}和局部最小值A{tmin}步骤3:分别对A{tmax}和A{tmin}进行局部插值分别得到β1t和β2t，然后计算瞬时均值α1t和瞬时包络α2t： 步骤4:计算和的插值结果η1t和η2t，然后计算瞬时频率分量和 步骤5：计算局部截止频率: 步骤6:由于上一步得到的可能会受到间歇性噪声的影响，因此需要调整本地截止频率重新校准步骤7：通过可以得到重建后的信号ht： 利用ht的极值点构造B样条插值，对Xt时变滤波得到局部均值函数mt。步骤8：计算信号停止准则θt，当θt为瞬时窄带信号时满足停止准则： 其中，BLoughlint和分别为两分量信号的Loughlin瞬时带宽和单个分量瞬时频率的加权平均值。二者分别定义为： 当θt小于阈值ζ，则认为此时Xt可以被视为一个IMF，满足终止条件，否则令Xt＝Xt-mt，继续执行步骤1-7。最后，将脉冲波的相位信号分解为多个IMF分量。步骤二、由于脉搏波的频率与心跳频率一致，脉搏波的主波频率f1分布在0.8-2.0Hz。脉搏波的二次谐波和三次谐波的频率分别为2f1和3f1。因此，首先计算每个IMF信号中三个模态分量所占的百分比，可以得到每个IMF信号与脉搏波分量信号的相关程度。 其中，αj,βj,γj分别代表第j个IMF信号与脉搏波主波及其二次谐波，三次谐波的相关程度，Ej为第j个IMF信号的能量，E1j,E2j,E3j分别为第j个IMF信号中三个脉搏波分量频率段的能量。得到每个IMF与脉搏波分量的相关程度后，选择与脉搏波分量相关程度最高的三个IMF信号，将三个IMF信号相加即可重构出去噪后的脉搏波信号。

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