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文檔簡介
1、 非接觸生命參數(shù)檢測系統(tǒng)動/靜目標(biāo)的識別技術(shù) 作者:李杰,王健琪,荊西京時間:2007-11-22 11:26:00 【關(guān)鍵詞】 快速傅里葉變換
2、160; Technology for motional/motionless object recognition in noncontact lifeparameter detecting system【Abstract】 AIM: To offer more object information to the rescue team by recognizing the motional/motionless state of an object in the detecting range of a noncontact lifeparameter detecting sy
3、stem. METHODS: After extracting the respiration signals and the body signals, we compared the frequency domain energy of the signals with the threshold by a method based on Fast Fourier Transform (FFT). RESULTS: In human detecting experiment of 20 cm and 30 cm thick wall, the motional/mo
4、tionless state of an object was found to be well related to the energy ratio between the respiration signals and body signals within the detecting range of the system. CONCLUSION: This method can be used by noncontact lifeparameter detecting system in different detecting conditions and can rap
5、idly recognize the motional/motionless state of an object, thus enhancing the function of the system.【Keywords】 object recognition; fast fourier transform; energy ratio; threshold; Delphi【摘要】 目的: 識別非接觸生命參數(shù)檢測系統(tǒng)探測范圍內(nèi)目標(biāo)的運動/靜止?fàn)顟B(tài),為探測人員提供更加豐富的目標(biāo)信息. 方法:提取系統(tǒng)檢測到的呼吸路信號和體動路信號,選取最優(yōu)的數(shù)據(jù)長度分別進行快速傅里葉變換(FFT),對變換后兩路信號
6、的頻域能量分析比較,參照設(shè)定的閾值進行識別. 結(jié)果:20 cm和30 cm穿墻探人實驗表明,在系統(tǒng)的探測范圍內(nèi),目標(biāo)的運動/靜止壯態(tài)與呼吸路信號和體動路信號的頻域能量比有著良好的相關(guān)性. 結(jié)論: 本方法適用于不同的探測環(huán)境中的非接觸生命參數(shù)檢測系統(tǒng),能夠迅速對目標(biāo)的運動/靜止?fàn)顟B(tài)進行識別,增強了此系統(tǒng)的使用功能. 【關(guān)鍵詞】 目標(biāo)識別;快速傅里葉變換;能量比;閾值;Delphi0引言非接觸生命參數(shù)檢測系統(tǒng)是利用非接觸檢測技術(shù)1-3,通過對雷達技術(shù)、電子技術(shù)及計算機技術(shù)綜合運用,從攜有微弱人體生命體征(呼吸、體動等)的雷達回波信號中檢測出人體生命參數(shù)4. 利用這種技術(shù),可以實現(xiàn)對人體呼吸、體動進
7、行非接觸的探測,而且還可以穿透一定的介質(zhì)(磚墻或廢墟),間隔一定的距離探測人體的生命特征5. 目前,非接觸生命參數(shù)檢測系統(tǒng)只能探測有/無生命體信息,在實際應(yīng)用中,為進一步了解生命體的狀態(tài),(靜止或移動),本研究提出了動(軀體運動)/靜(平靜呼吸)目標(biāo)識別技術(shù),通過對檢測到的信號頻域能量分析比較,以判定目標(biāo)的運動/靜止. 1設(shè)計思路非接觸生命參數(shù)檢測系統(tǒng)的信號經(jīng)預(yù)處理6,輸出分:呼吸路和體動路兩路信號. 通過對目標(biāo)處于運動和靜止兩種狀態(tài)時的體動路信號進行時域和頻域分析,當(dāng)人體目標(biāo)處于運動狀態(tài)時,反射回來的雷達波所攜帶的體動路信息能量大于目標(biāo)處于靜止?fàn)顟B(tài)時的體動路信息能量(Fig 1). 如果我們
8、設(shè)置了適當(dāng)?shù)哪芰块撝?,那么?dāng)能量大于該閾值時,就可以判斷此時的目標(biāo)處于運動狀態(tài);反之,則處于靜止?fàn)顟B(tài). 由于探測環(huán)境復(fù)雜,目標(biāo)的不同距離,穿透介質(zhì)的不同類型和厚度,都將影響雷達的回波能量,因此閾值的設(shè)置就成關(guān)鍵,為此我們擬采用能量比的方法,結(jié)合大量試驗結(jié)果,設(shè)置適宜的閾值. 2算法設(shè)計2.1關(guān)鍵算法實現(xiàn)通過實際頻率的計算得出有效頻率范圍所對應(yīng)的頻點范圍(k1, k2). 呼吸路信號進行FFT變換后,把有效頻率范圍中頻率分量的模累加,所得到的值即為呼吸路能量E. 用呼吸路能量除以體動路能量,得出的值為能量比. 能量比越大,則體動能量越小,目標(biāo)即處于靜止?fàn)顟B(tài);能量比越小,則體動能量越大,目標(biāo)即處于
9、運動狀態(tài). =EE2.2軟件流程軟件的編寫是采用面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計Delphi作為開發(fā)平臺的. 動/靜目標(biāo)識別要求對數(shù)據(jù)進行實時運算處理,軟件流程設(shè)計關(guān)系到系統(tǒng)性能的優(yōu)劣,F(xiàn)ig 3為軟件的流程圖. 3結(jié)果分別進行20 cm和30 cm磚墻隔墻探人實驗,實驗結(jié)果如Tab 1和Tab 2所示. 表120 cm磚墻隔墻探人實驗結(jié)果(略)表230 cm磚墻隔墻探人實驗結(jié)果(略)通過實驗得出結(jié)論,設(shè)定閾值為0.9,穿透20 cm單磚墻,目標(biāo)距天線6.4 m以內(nèi),可以準(zhǔn)確識別目標(biāo)的運動靜止?fàn)顟B(tài),反應(yīng)時間約34 s;穿透30 cm單磚墻,目標(biāo)距天線5.4 m以內(nèi),可以準(zhǔn)確識別目標(biāo)的運動靜止?fàn)顟B(tài),反應(yīng)時間約
10、34 s,符合設(shè)計要求. 4討論非接觸生命參數(shù)檢測系統(tǒng)穿透磚墻或廢墟等介質(zhì),能夠檢測到有無生命體的存在,但卻無法向使用人員提供更多的目標(biāo)信息. 目標(biāo)是否走動,軀體是否有動作,是對目標(biāo)進行分類的重要參數(shù),使用人員可以借助此類信息對探測區(qū)域的人員狀況進一步分析,為救援、反恐等行動提供必要的參考. 動/靜目標(biāo)識別技術(shù)的開發(fā),能夠迅速準(zhǔn)確地對目標(biāo)地運動或靜止?fàn)顟B(tài)進行識別,并給出確定結(jié)果. 動/靜目標(biāo)識別算法避免了單純采用時域能量判別的弊端. 從Fig 1中我們可以看出,當(dāng)目標(biāo)處于運動狀態(tài)時,時域信號的波形起伏遠遠大于目標(biāo)處于靜止?fàn)顟B(tài)波形起伏,對時域信號進行方差計算,得到時域信號的能量. 通過對能量大小
11、的分析,我們也可以判斷目標(biāo)是否處于運動狀態(tài). 但這種方法只能在目標(biāo)距離一定的情況下進行判斷,因為固定頻率的連續(xù)波雷達無法提供距離信息,而雷達回波的能量與目標(biāo)距離的平方成反比,目標(biāo)距離的變化也會引起能量的變化. 若僅以能量的變化作為判別動靜目標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn),目標(biāo)距離的遠近對能量的影響使我們無法找到固定的閾值,因此采用頻域的方法,并借助呼吸路能量作為參考能量,能夠有效的消除距離對識別帶來的影響.目前閾值的設(shè)定是通過實驗積累的方法,在不同的環(huán)境,穿透不同的介質(zhì),對不同的目標(biāo)進行識別,獲得適宜的閾值. 由于影響閾值的因素很多(如環(huán)境、介質(zhì)等),所以目前還不能給出經(jīng)驗公式來確定閾值,有待進一步研究. 【參考文
12、獻】1 Kwok MC, Pepper MG. Noninvasive detection of ventricular wall motion by electromagnetic coupling J. Med Biol Eng Comput, 1991;29(2):136-140.2 倪安勝,王健琪,楊國勝,等. 基于FFT頻域積累的非接觸生命參數(shù)信號檢測J. 第四軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報,2003;24(2):172-175. Ni AS, Wang JQ, Yang GS, et al. Noncontact lifepar
13、ameters signal detecting of frequency domain signal integration based on FFT J. J Fourth Mil Med Univ, 2003,24(2):172-175.3 楊冬,王健琪,荊西京,等. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非接觸生命參數(shù)信號檢測J. 第四軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報,2004;25(14):1249-1251.Yang D, Wang JQ, Jing XJ, et al. Detection of noncontact lifeparameter signals by BP neural network J. J Fourth Mil Med Univ, 2004;25(14):1249-1251.4 Wang JQ, Zheng CX, Jing XJ, et al. Study on a noncontact life parameter detection system using millimeter wave J. Space Med Med Eng, 2004;17(3):157-161.5 路國華,王健琪,楊國勝,等. 非接觸生命體征檢測系統(tǒng)中噪聲的非線性壓縮J. 中國醫(yī)療器械雜志,2001;25(6):316-317.Lu GH,
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