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智能医疗结合生物雷达与呼吸心跳监测(含数据采集)

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简介:
本项目融合了生物雷达及呼吸心跳监测技术,实现远程非接触式生命体征数据采集。通过智能化分析处理,为用户提供精准健康评估与医疗服务。 呼吸心跳信号检测程序说明: 1. 数据说明:数据位于data文件夹内,并使用X4M200模块进行采集。该模块包含X4SOC、接收发射天线、信号处理单片机以及USB和UART通信接口等组件;探测距离为5米范围内,低频带频率范围在6.0-8.5GHz之间,基带采样率为2.916GHz,距离单元为5.14cm,帧速率为每秒17帧。这些参数满足本设计的实验输入要求;数据采集的时间以及对应的实验场景图片也包含于相应的文件夹中。 2. 程序说明:位于code文件夹内的程序共有七个m文件,分别用于不同的功能: - simulation_ideal:在理想微动模型下仿真呼吸心跳信号检测; - simulation_bessel:利用第一类贝塞尔函数分析理想模型下的回波信号的谐波分量; - real_fft:通过平滑处理方式分离出心跳信号; - real_bandpass:使用带通滤波器来分离心跳信号; - real_music:用MUSIC算法估计心跳频率; - real_stft:采用短时傅里叶变换分析信号的时间和频域特征; - real_wave:利用小波变换分析信号的时频特性。 3. 其他文件夹中存放了毕设编写的各种代码以及其它雷达模块采集的数据。

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    本项目融合了生物雷达及呼吸心跳监测技术,实现远程非接触式生命体征数据采集。通过智能化分析处理,为用户提供精准健康评估与医疗服务。 呼吸心跳信号检测程序说明: 1. 数据说明:数据位于data文件夹内,并使用X4M200模块进行采集。该模块包含X4SOC、接收发射天线、信号处理单片机以及USB和UART通信接口等组件;探测距离为5米范围内,低频带频率范围在6.0-8.5GHz之间,基带采样率为2.916GHz,距离单元为5.14cm,帧速率为每秒17帧。这些参数满足本设计的实验输入要求;数据采集的时间以及对应的实验场景图片也包含于相应的文件夹中。 2. 程序说明:位于code文件夹内的程序共有七个m文件,分别用于不同的功能: - simulation_ideal:在理想微动模型下仿真呼吸心跳信号检测; - simulation_bessel:利用第一类贝塞尔函数分析理想模型下的回波信号的谐波分量; - real_fft:通过平滑处理方式分离出心跳信号; - real_bandpass:使用带通滤波器来分离心跳信号; - real_music:用MUSIC算法估计心跳频率; - real_stft:采用短时傅里叶变换分析信号的时间和频域特征; - real_wave:利用小波变换分析信号的时频特性。 3. 其他文件夹中存放了毕设编写的各种代码以及其它雷达模块采集的数据。
  • -X4M200
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    X4M200是一款专为医疗和科研设计的先进设备,用于实时监测并记录人体呼吸及心率等关键生理参数,提供准确的数据分析支持。 X4M200配套软件资源包括了一系列支持该设备运行的工具和服务,旨在帮助用户更好地利用其功能并进行开发工作。这些资源涵盖了从初始设置到高级应用的各种需求,为用户提供了一个全面的支持环境。
  • 共享 | IWR1642
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    本数据集包含IWR1642传感器捕捉的人体呼吸与心跳信号,旨在促进雷达技术在健康监测领域的研究与应用。 由于疫情的影响,一些人无法返回学校的实验室进行实验。因此我提前采集了一些数据供大家用于算法分析与验证。以下是文件名: - one_1.5m_slow_1.bin:单个成年男性在距离1.5米处慢速呼吸的第一组数据。 - one_1.5m_slow_2.bin:同上,第二组数据。 - one_1.5m_slow_3.bin:同上,第三组数据。 - one_1.5m_slow_4.bin:同上,第四组数据。 - one_1.5m_slow_5.bin:同上,第五组数据。 - one_1.5m_common_1.bin :单个成年男性在距离1.5米处正常呼吸的第一组数据。 - one_1.5m_common_2.bin :同上,第二组数据。 - one_1.5m_common_3.bin :同上,第三组数据。 - one_1.5m_common_4.bin :同上,第四组数据。 - one_1.5m_common_5.bin :同上,第五组数据。
  • 】利用MATLAB进行毫米波【附带Matlab源码 9267期】.mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB分析毫米波雷达数据,以实现对人体呼吸和心跳的非接触式监测。教程包含实用的代码示例(附有9267期Matlab源码),适合科研与工程应用学习参考。 海神之光上传的视频展示的是完整代码运行的结果。这些代码均经过测试可以正常工作,并适合编程初学者使用。 1. 视频中展示了主函数main.m以及被调用的其他m文件的内容,其中仅需运行main.m; 2. 本项目基于Matlab 2019b版本编写;如遇到问题,请根据错误提示进行修改或寻求帮助。 3. 运行步骤如下: - 将所有相关文件放置于当前工作目录内; - 打开并双击main.m文件; - 点击运行,待程序执行完毕后查看结果。 4. 若需进一步的服务咨询,请私信博主;具体服务包括但不限于博客或资源完整代码提供、期刊论文复现、Matlab定制编程以及科研合作等。
  • Radar-Vital-Sign-Simulation_命体征源码.zip
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    该资源包含用于模拟雷达生命探测设备中人体呼吸和心跳信号的源代码。适用于研究与开发人员进行算法测试及仿真分析,促进非接触式生命检测技术的应用与发展。 雷达生命体征模拟技术是近年来在医疗健康领域发展起来的一种非接触式监测手段。通过使用雷达系统,可以无创且远程地检测人体的呼吸与心跳等生理信号,为医学监护及健康管理提供了新的可能性。 本项目名为Radar-Vital-Sign-Simulation_雷达_雷达生命体征呼吸心跳_源码.zip, 主要包含了实现这一功能的相关代码。以下是项目的几个关键组成部分: 1. **雷达技术基础**:雷达利用无线电波来探测目标物体并获取其位置、速度和尺寸信息,常用于生命体征监测的微波或毫米波雷达能够穿透衣物,检测人体内部细微的呼吸与心跳运动。 2. **雷达信号处理**:源代码可能涵盖了从电磁波发射到接收反射信号以及后续数据处理整个流程。这包括滤波、解调和特征提取等步骤,以识别出具有生理意义的信息模式。 3. **生命体征检测算法**:在对雷达信号进行预处理后,需要使用特定的算法来解析呼吸与心跳频率信息。这些算法可能基于时频分析(如短时傅立叶变换或小波变换)或者特征提取技术(例如峰值识别和周期性评估)。 4. **噪声抑制策略**:由于环境干扰等因素的影响,雷达接收到的数据中通常含有大量噪音。源代码可能会包含自适应滤波器或其他机器学习模型来提高信号质量,并准确地检测生理数据。 5. **模拟生命体征数据**:项目名称中的“Simulation”暗示可能包含了用于测试和验证算法性能的虚拟人体健康指标生成机制,这为开发人员提供了一个无需真实人体参与的实验平台。 6. **实时监测系统**:源代码中还可能会包含将雷达检测到的生命体征信息进行即时显示与记录的功能模块,这对于临床应用以及远程监护来说至关重要。 7. **硬件接口设计**:为了实现实际操作功能,源码可能还包括了配置参数、发送和接收信号指令及监控硬件状态等功能的代码部分以确保能正确地与雷达设备通信。 8. **软件架构规划**:整个项目的结构可能是模块化的,便于开发人员进行维护工作。这通常包括用户界面设计、数据处理单元以及硬件控制等不同功能区域的设计方案。 此项目提供了从信号采集到生命体征监测的全面解决方案,并为理解该技术及其应用提供了宝贵的参考价值。通过深入研究源代码,开发者可以学习如何利用雷达实现非接触式的生命体征检测方法,从而推动医疗设备创新和健康科技的进步。
  • MATLAB中的FMCW仿真程序
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    本简介提供了一个基于MATLAB的FMCW雷达系统仿真工具,用于非接触式监测人体呼吸和心跳。该程序通过信号处理技术分析回波数据,准确提取生命体征信息。适用于医疗健康、生物医学工程及雷达技术研发领域研究者使用。 FMCW雷达呼吸心跳雷达仿真程序使用MATLAB编写。假设目标在1米处测得的呼吸心跳微动采用正弦波叠加方式表示。
  • 利用IR-UWB自相关技术进行速率
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    本研究采用IR-UWB雷达自相关技术,创新性地实现了非接触式呼吸和心跳速率的精准测量。通过分析人体微动引起的电磁波变化,有效提取生命体征信息,为远程健康监测提供了新思路和技术支持。 呼吸频率(RR)与心跳频率(HR)是人体重要的生理参数指标。脉冲无线电超宽带技术(IR-UWB)是一种有潜力用于非接触式感应及监控的技术手段。本段落介绍了一种基于自相关的新方法,利用IRUWB雷达来测量呼吸率和心率。通过相位系数波形可以捕捉到生命体征信号,并且能够克服噪声与杂波干扰的影响。 采用快速傅里叶变换技术,则可方便地获取呼吸频率信息。与此同时,本段落还提出了一种基于自相关的定位方法,以确定目标对象的位置:接收信号矩阵在时间轴方向上被划分为若干个bin(即区间),通过逐次移除一个块并重新进行自相关运算的方式得出最小关联性的删除区块对应于检测到的目标位置。 此外,在分离呼吸和心跳信号时成功应用了变分模式分解算法。实验中使用的是PulsOn410 UWB雷达设备,结果表明所提出的低复杂度算法具有较高的准确性。
  • 毫米波中的应用研究-论文.docx
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    本文探讨了毫米波雷达技术在非接触式呼吸和心跳监测领域的应用潜力,通过实验分析其准确性和可靠性,并提出优化方案以促进该技术的实际应用。 毫米波雷达呼吸心跳检测方法研究-论文.docx 该文档主要探讨了利用毫米波雷达进行人体呼吸和心跳的非接触式监测技术的研究进展与应用现状。通过分析现有文献和技术报告,本段落详细介绍了毫米波雷达在生物医学工程领域的潜力,并提出了一种新的算法以提高检测精度和稳定性。此外,文中还讨论了几项实验结果以及未来研究方向。 (注:由于原文未提供具体联系方式或网址信息,在重写时也未添加此类内容)