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摘要：本发明提供一种无接触心电图信号的获取方法及装置，涉及信号处理技术领域，方法包括：接收目标对象反射的毫米波雷达回波信号，并对所述毫米波雷达回波信号进行静态杂波削弱处理，得到所述目标对象的振动信号；对所述振动信号进行噪声滤除后，通过奇异谱分解法，提取所述振动信号中的心脏振动描记信号；通过训练好的CNN‑LSTM‑Attention混合模型对所述心脏振动描记信号进行推断分析，输出所述目标对象的心电图信号。

主权项：1.一种无接触心电图信号的获取方法，其特征在于，包括：接收目标对象反射的毫米波雷达回波信号，并对所述毫米波雷达回波信号进行静态杂波削弱处理，得到所述目标对象的振动信号；对所述振动信号进行噪声滤除后，通过奇异谱分解法，提取所述振动信号中的心脏振动描记信号；通过训练好的CNN-LSTM-Attention混合模型对所述心脏振动描记信号进行推断分析，输出所述目标对象的心电图信号；其中，在所述通过训练好的CNN-LSTM-Attention混合模型对所述心脏振动描记信号进行推断分析，输出所述目标对象的心电图信号的步骤之前，所述方法还包括：获取多个携带有收缩期标记和舒张期标记的第一心脏振动描记样本信息；对于任一所述第一心脏振动描记样本信息，将所述第一心脏振动描记样本信息输入初始CNN-LSTM-Attention混合模型，分割所述第一心脏振动描记样本信息得到收缩期样本信息和舒张期样本信息，根据所述收缩期标记、收缩期样本信息、舒张期标记和所述舒张期样本信息，计算第一损失值；若所述第一损失值小于第一预设阈值，则完成对于所述初始CNN-LSTM-Attention混合模型的第一阶段训练，得到第一CNN-LSTM-Attention混合模型；其中，在得到第一CNN-LSTM-Attention混合模型的步骤之后，还包括：获取多个携带有基准点波峰波谷区域标签的收缩期样本信息和舒张期样本信息；对于任一所述收缩期样本信息或舒张期样本信息，将所述收缩期样本信息或舒张期样本信息输入初始CNN-LSTM-Attention混合模型，检测所述收缩期样本信息或舒张期样本信息中的基准点波峰波谷区域；根据所述基准点波峰波谷区域和所述基准点波峰波谷区域标签，计算第二损失值；若所述第二损失值小于第二预设阈值，则完成对于所述第一CNN-LSTM-Attention混合模型的第二阶段训练，得到第二CNN-LSTM-Attention混合模型；其中，在得到第二CNN-LSTM-Attention混合模型的步骤之后，还包括：获取多个携带有目标基准点标签的第三心脏振动描记样本信息；对于任一所述第三心脏振动描记样本信息，将所述第三心脏振动描记样本信息输入初始CNN-LSTM-Attention混合模型，检测所述第三心脏振动描记样本信息的目标基准点；根据所述目标基准点和所述目标基准点标签，计算第三损失值；若所述第三损失值小于第三预设阈值，则完成对于所述第二CNN-LSTM-Attention混合模型的第三阶段训练，得到训练好的CNN-LSTM-Attention混合模型。

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百度查询： 中国科学院自动化研究所 无接触心电图信号的获取方法及装置