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龙图腾网恭喜常熟理工学院申请的专利基于周期性约束的毫米波雷达呼吸监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119184658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411711054.9，技术领域涉及：A61B5/0507；该发明授权基于周期性约束的毫米波雷达呼吸监测方法及系统是由陶宇;刘诚毅;杨希峰;徐健;张静亚;张猛蛟设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于周期性约束的毫米波雷达呼吸监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于周期性约束的毫米波雷达呼吸监测方法及系统，包括：获取毫米波雷达呼吸监测采集到的信号矩阵；将信号矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵，在低秩矩阵上施加傅里叶频谱约束，建立优化目标函数；对目标函数进行迭代优化，将呼吸信号的周期性特征引入优化过程，得到低秩矩阵和稀疏矩阵，进一步得到呼吸信号。通过引入周期性约束模型，提高毫米波雷达对正常呼吸信号的拟合精度，从而更有效地检测呼吸暂停等突发事件。

本发明授权基于周期性约束的毫米波雷达呼吸监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于周期性约束的毫米波雷达呼吸监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：获取毫米波雷达呼吸监测采集到的信号矩阵；S02：将信号矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵，在低秩矩阵上施加傅里叶频谱约束，建立优化目标函数；建立优化目标函数的方法包括：将信采样回波信号矩阵分解为： ，其中，是低秩矩阵，是稀疏矩阵，是噪声矩阵；在低秩矩阵上施加傅里叶频谱约束，改进后的优化目标函数为： ，其中，是矩阵的核函数，是矩阵的范数，是矩阵的Frobenius范数，与是约束参数，表示低秩矩阵的傅里叶变换，是预先定义的呼吸频率的参考频谱，用于描述正常呼吸信号的周期性特征；S03：对目标函数进行迭代优化，将呼吸信号的周期性特征引入优化过程，得到低秩矩阵和稀疏矩阵，进一步得到呼吸信号；对目标函数进行迭代优化的方法包括：S21：引入辅助变量，重写优化目标函数为： ，S22：构建拉格朗日函数： ，其中，、、为拉格朗日乘子，为惩罚因子；S23：更新： ，其中，k为迭代次数；S24：更新： ，S25：更新; ，这个步骤利用傅里叶变换将周期性信号信息引入优化过程，以使符合呼吸信号的周期性特征；S26：更新： ，S27：更新： ，S28：更新拉格朗日乘子： ，S29：当所有变量的变化幅度小于设定的阈值或达到最大迭代次数时，停止迭代并输出结果。

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