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申请/专利权人：哈尔滨理工大学

摘要：一种基于超宽带生物雷达的非接触式心率检测方法，属于人体心率监测领域。人体雷达技术应用于心率检测领域中，对信号分频处理方法不足无法深入挖掘和理解信号特性。本发明包括使用雷达测量被测物；抽取目标点数据，抽取所需测量距离对应的帧；将抽取的时域进行滤波去除高频部分，求时频图；利用时频图中匹配的部分进行标记；抽取15时频图作为验证集，其余标记作为训练集，将已标记的训练集导入YOLO模型训练模型，以建立所需的数据集；之后，模型学习识别和定位图像中的目标特征，构建出识别模型；使用构建的识别模型进行训练；利用识别出的图像位置的对应频率计算心率。本发明优化信号处理技术，提高提取心率信息的准确性。

主权项：1.一种基于超宽带生物雷达的非接触式心率检测方法，其特征在于：所述方法通过以下步骤实现：步骤一、使用雷达测量被测物，记录射频回波信号列的强度，每一帧信号为强度在时间上的序列，根据传播距离的不同，收到回波的时间相应不同，相应距离上的反射强度按上述方法进行测量；步骤二、抽取目标点数据，根据信号读取频率和回波信号的对应关系，抽取所需测量距离对应的帧；步骤三、将步骤二中抽取的时域通过小波变换方法进行滤波去除高频部分，对这部分信号求时频图；利用时频图中匹配的部分进行标记，标记的区域显示与心率频段具有相关性的信号；步骤四、抽取步骤三中15的时频图作为验证集，其余符合心率所在范围具有持续的强度较高图像特征的部分使用特征标记工具进行标记作为训练集，并将已标记的训练集导入YOLO模型训练模型，以建立所需的数据集；之后，模型学习识别和定位图像中的目标特征，构建出识别模型，利用构建的识别模型在未知图像中检测和定位目标特征；步骤五、重复步骤一至三，使用步骤四构建的识别模型进行训练；使用经过训练的数据集，通过将测试集中的图像输入到经过训练的模型中，将测试集中的每个图像传递给模型，模型利用其学到的经验来检测图像中的目标物体并进行分类，即检测到的目标特征的位置；步骤六、利用步骤五中识别出的图像位置的对应频率计算心率；对检测结果进行分析，通过提取目标特征位置信息，并根据图像尺寸等参数将其转换为频率信息，进而计算检测到的频率。

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