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非接触式呼吸和心率信号检测系统_郭健_非接触式呼吸和心率信号检测系统

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简介：
《非接触式呼吸和心率信号检测系统》是由郭健主导开发的一种创新技术，该系统能够远程、无感地监测人体的呼吸频率与心跳速率，适用于医疗健康监控及睡眠质量分析等领域。 非接触式呼吸与心率信号检测系统是一种能够远程监测人体呼吸和心跳的设备，无需直接接触皮肤或身体即可获取准确的数据。这种技术在医疗监护、睡眠研究以及运动健康监控等领域有着广泛的应用前景。通过利用先进的传感器技术和算法分析，该系统可以有效捕捉细微的生命体征变化，并提供实时反馈，为用户提供便捷且高效的健康管理方案。

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  • 非接触式呼吸和心率信号检测系统_郭健_非接触式呼吸和心率信号检测系统
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    《非接触式呼吸和心率信号检测系统》是由郭健主导开发的一种创新技术，该系统能够远程、无感地监测人体的呼吸频率与心跳速率，适用于医疗健康监控及睡眠质量分析等领域。 非接触式呼吸与心率信号检测系统是一种能够远程监测人体呼吸和心跳的设备，无需直接接触皮肤或身体即可获取准确的数据。这种技术在医疗监护、睡眠研究以及运动健康监控等领域有着广泛的应用前景。通过利用先进的传感器技术和算法分析，该系统可以有效捕捉细微的生命体征变化，并提供实时反馈，为用户提供便捷且高效的健康管理方案。
     
  • 基于FPGA的非接触式心率检测系统.pdf
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    本论文设计并实现了一种基于FPGA技术的非接触式心率检测系统，利用毫米波雷达感应人体微动，准确提取心率信号，适用于医疗健康监测领域。 基于FPGA的非接触式人体心率测量系统结合了光学传感、数字信号处理以及无线通信技术，旨在开发一种体积小巧且实时性好、界面友好的心率监测设备。该系统通过摄像模块采集人脸图像数据，并利用FPGA平台进行数据处理和分析，最终将实时心率信息展示在手机APP上。 一、FPGA（现场可编程门阵列）技术 FPGA是一种可以通过软件配置其逻辑功能的半导体器件，特别适合于并行任务及高速数据流处理。它内部由可编程逻辑块阵列与互连组成，用户可以按需设置这些部分以执行特定数字操作。在此系统中，FPGA负责实时处理摄像模块采集的数据，并进行心率计算和缓存。 二、非接触式心率测量方法 本系统使用摄像头捕捉面部图像数据来实现无接触的心率监测。通过分析绿色通道的信号（相较于红色或蓝色更有效），根据血液容积脉搏波的变化，即心脏跳动导致皮肤颜色变化的现象进行心率计算。 三、快速傅立叶变换(FFT) 在该测量系统中，FFT用于将图像中的RGB信号转换为频谱信息。这有助于从频谱数据中提取出与心率相关的频率成分，并进一步通过分析这些成分来确定心跳速率。 四、Z值计算 Z值是衡量原始频谱数据中特定频率峰对于代表心率的敏感度的关键参数。该算法基于设定的频率范围（0.67Hz到2.0Hz）内频谱幅值得出，用于识别与心率相关的显著峰值。 五、时域滤波及最终心率计算 通过分析连续Z值数组来确定最准确的心跳速率。具体步骤包括：首先找出两个最大的峰频率；如果最大和次大峰相邻，则取中间值作为候选心率；然后选择靠近较大Z值得频点对应的心率。 六、系统构成与手机应用设计 该测量设备由硬件组件（如OV7725摄像头模块，EGO1-FPGA板等）及软件APP组成。其中FPGA负责数据处理和计算，而蓝牙连接则用于将心率信息传输至手机上的应用程序中显示给用户。 七、系统的实时性和用户体验设计 系统采用了高效的算法来确保快速响应与高精度的测量结果，并注重提供良好的人机交互体验（例如通过OLED屏幕进行即时反馈）以方便用户的操作和获取数据。
     
  • TI毫米波雷达呼吸和心率检测原理 DriverVitalSigns_DevelopersGuide
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    本指南深入解析了TI毫米波雷达技术在非接触式呼吸与心率监测中的应用原理，详述DriverVitalSigns开发套件的使用方法。 TI官方指南《DriverVitalSigns_DevelopersGuide》介绍了毫米波雷达心率、呼吸频率检测的基本原理和算法流程，并通过TI的AWR1642实现了其功能。
     
  • 利用EMD和CEEMDAN算法进行呼吸心跳信号检测的实例（消除呼吸旁瓣干扰，测定心跳频率）附MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种基于EMD与CEEMDAN算法处理呼吸心跳信号的方法，旨在有效去除呼吸旁瓣干扰并准确测量心率。包含详细MATLAB实现代码。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，内含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真项目。 3. 内容：标题所示内容的介绍可以在主页搜索博客中找到更多相关信息。 4. 适合人群：本科和硕士阶段的学生以及进行教研学习的研究人员使用。 5. 博客介绍：热爱科研工作的MATLAB仿真开发者，致力于技术与个人修养同步提升。
     
  • 非接触式心率测量的iPPG方法研究
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    本研究聚焦于非接触式心率监测技术，探讨iPPG（影像光电容积图）方法在远程健康监测中的应用与优化，旨在提升其准确性和实用性。 基于iPPG的非接触式心率测量方法研究探讨了利用红外光电容积脉搏波（iPPG）技术进行无接触心跳监测的研究进展与应用前景。该研究旨在提高远程健康监控系统的准确性和便捷性，为医疗和日常健康管理提供新的解决方案。
     
  • NS_Repo1: 从PPG信号中获取心率与呼吸率的源码
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    NS_Repo1项目提供了一套用于分析PPG（光电容积脉搏波）信号以提取心率和呼吸率的代码库，适用于研究及开发人员。 NS_Repo1 中的 Gittrial1.py 文件用于从 PPG 信号中提取心率和呼吸率，这是为了理解 Git 存储库的工作方式而创建的一个试验性文件。 在 New1.py 文件中，我首先进行了数据可视化。分别抽取了两列数据进行绘制，并对原始数据进行了初步周期图分析以寻找可能的信息价值。 对于心率的提取部分，在意识到需要过滤数据之后，尝试启动了一个带通滤波器来筛选出潜在的心率频率范围内的信号。选择的截止频率为：低截止频率 2 Hz 和高截止频率 8 Hz（考虑到所需的心率频谱在60-200Hz范围内）。将该滤波器应用于 PPG 数据，并绘制了原始和过滤后的数据图。 接着，我分析了滤波后信号的周期图以确定最大功率谱密度 (PSD) 对应的频率。计算并展示了与最大 PSD 相对应的频率值。最后，基于所得到的具体频率值进行了心率计算并显示结果。
     
  • 基于FPGA的图像处理非接触式人体心率测量系统.zip
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    本项目设计了一款利用FPGA技术实现的非接触式人体心率测量系统，通过图像处理捕捉人脸，提取脉搏信号以计算心率，适用于健康监测场景。 FPGA基于图像处理的非接触式人体心率测量系统 该系统利用FPGA技术和先进的图像处理算法实现对人体心率的无接触检测。通过捕捉面部微小的颜色变化，可以准确地监测到心跳信号，并计算出相应的心率数值。 这种技术的应用不仅提高了医疗设备的功能性和便利性，还为远程健康监控提供了新的可能。
     
  • HRV_LFA_呼吸_心电呼吸_matlab_LFaRFa.rar
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    本资源包包含HRV（心率变异性）与LFA（局部频谱分析）相关的MATLAB代码及数据文件，用于研究呼吸、心电图信号的处理与分析。 在心电生理学领域，HRV（Heart Rate Variability）是一项重要的评估指标，用于衡量自主神经系统对心脏活动的调节能力。LFa（低频成分）与RFa（高频成分）是HRV分析中的关键参数，分别代表交感神经和副交感神经系统的活跃程度。 本项目利用MATLAB这一强大的数学工具从心电图信号中提取呼吸波形，并计算出呼吸频率，进而结合HRV分析来确定LFa和RFa的值。心电图通过记录心脏的电活动信息来进行，主要包括PQRST五个主要部分。其中提到的心电信号中的呼吸相关变化（Respiratory-Related Heart Rate Changes）技术可以识别胸腔压力改变对心血管系统的影响，并提取出与之同步的信号。 接下来，在MATLAB中计算呼吸频率的过程涉及到分析呼吸波形的周期性特征，可能采用傅里叶变换或滑动窗口自相关函数等方法来检测这些变化。随后进行HRV分析时，则需要通过相邻R-R间期的变化评估心率变异性，这通常包括时域和频域两种方式。 在频域分析中，LF成分（0.04-0.15Hz）主要对应交感神经活动，而HF成分（0.15-0.4Hz）代表副交感神经的活跃度。计算LFa与RFa可能涉及去除异常值、使用快速傅里叶变换或功率谱估计方法来确定频域特性，并在指定频率范围内评估其功率。 具体实施步骤包括： 1. 预处理R-R间期序列以消除错误数据。 2. 应用FFT或其他信号分析技术获取频域特征。 3. 确定LF和HF带内的功率值，以及可能的LF/HF比值作为神经活性指标。 4. 考虑呼吸频率的影响来研究其与心率变异性之间的联系。 借助MATLAB中的相关工具箱（如`ecg`, `detrend`, `findpeaks`, `fft`和`pwelch`函数），可以有效地执行这些操作，为心血管健康、疾病诊断及生物反馈训练等领域提供有价值的分析资源。