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MMVital-Signs: MMVital-Signs项目专注于利用德州仪器(TI)的mmWave硬件来检测生命体征并提供标准Python接口...

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简介:
MMVital-Signs是一个创新项目,旨在运用德州仪器(TI)的毫米波技术精确监测生命体征,并通过标准化的Python界面实现数据交互。 毫米波生命体征检测技术利用TI公司提供的mmWave硬件(如xWR14xx、xWR16xx 和 xWR68xx)的标准Python API来监测人体的生命迹象。实验环境能够覆盖0米到8.6米半径的区域,以捕捉由呼吸和心跳引起的典型身体表面位移参数。 FMCW基础雷达通过发射一系列频率线性增加的调频连续波(FMCW)脉冲向目标发送信号。具体而言,发射的FMCW信号可以表示为: $$ s(t) = e^{j \cdot (2\pi f_ct + \pi \frac{B}{T} t^2)} $$ 通过测量回声相位的变化来预测运动量,计算公式如下: $$ \Delta \phi = \frac{4\pi \Delta d}{\lambda} $$ 演示中采用的线性调频配置每个脉冲包含100个ADC采样点。

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  • MMVital-Signs: MMVital-Signs(TI)mmWavePython...
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    MMVital-Signs是一个创新项目,旨在运用德州仪器(TI)的毫米波技术精确监测生命体征,并通过标准化的Python界面实现数据交互。 毫米波生命体征检测技术利用TI公司提供的mmWave硬件(如xWR14xx、xWR16xx 和 xWR68xx)的标准Python API来监测人体的生命迹象。实验环境能够覆盖0米到8.6米半径的区域,以捕捉由呼吸和心跳引起的典型身体表面位移参数。 FMCW基础雷达通过发射一系列频率线性增加的调频连续波(FMCW)脉冲向目标发送信号。具体而言,发射的FMCW信号可以表示为: $$ s(t) = e^{j \cdot (2\pi f_ct + \pi \frac{B}{T} t^2)} $$ 通过测量回声相位的变化来预测运动量,计算公式如下: $$ \Delta \phi = \frac{4\pi \Delta d}{\lambda} $$ 演示中采用的线性调频配置每个脉冲包含100个ADC采样点。
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