【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及体征检测的，尤其是涉及一种生命体征检测系统及服装。
技术介绍
1、生命体征的检测可以通过接触式和非接触式两种方式实现，虽然接触式的体征检测的准确度比较高，但是往往需要专业医护人员在专业检测设备的配合下进行人工诊断，成本高且难以在社会活动中进行长时间的自动监测，不便在主动健康模式下进行推广。
2、非接触生命体征检测技术，尤其是通过多普勒雷达检测生命体征的技术，相对于接触式生命检测技术而言，传感器体积小、成本低、使用方便快捷，能满足主动健康的监测需求。
3、通过雷达回波采集到的数据通常存在许多噪声，噪声影响了检测结果的准确性。现有技术中，通常采用滑动均值算法对噪声进行滤除。
4、然而，当上述滑动均值算法的滑动窗口内的真实值变化较大时，这种滤波方式就会损失一部分精确度，使得滤波结果接近真实值的平均期望，不能很好地反映出特征数据的变化，使得最终检测到的结果不够准确。
技术实现思路
1、本专利技术目的一是提供一种生命体征检测系统，具有能改善上述现有技术中通过雷达监测生命体征的结果不够准确地效果。
2、本专利技术的上述专利技术目的一是通过以下技术方案得以实现的：
3、一种生命体征检测系统，包括获取模块、预处理模块、提取模块和判断模块，其中：
4、获取模块，用于获取目标检测者的体征数据，所述体征数据包括胸腔起伏数据；
5、预处理模块，用于通过预设指数加权移动平均算法对所述胸腔起伏数据进行预处理，以得
6、提取模块，用于提取所述频率数据中的心跳频率数据与呼吸频率数据；
7、判断模块，用于根据所述心跳频率数据与呼吸频率数据判断健康状况。
8、通过采用上述技术方案，通过对人体胸腔或心脏微小起伏所引起的在特定的距离门上的fmcw信号的相位变化进行检测，即可得到人体呼吸和心跳的变化特征，通过预设指数加权平均算法的实时性更强，能使处理后的频率数据更加接近当前时刻的观测值。之后通过分别提取出呼吸频率和心跳频率，能够更好地对当前健康状况进行分析，得到更为准确的检测结果。
9、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述预处理模块，包括：
10、转换单元，用于对所述体征数据进行距离维傅里叶变换，以得到在目标检测距离处的目标胸腔起伏数据；
11、第一过滤单元，用于通过预设消除静态干扰算法滤除所述目标胸腔起伏数据中的静态干扰，并得到过滤数据；
12、第一计算单元，用于提取所述过滤数据中的胸腔起伏相位；
13、第二计算单元，用于对所述胸腔起伏相位进行相位解缠处理，以得到解缠信号；
14、第三计算单元，用于对所述解缠信号进行相位差分处理，以得到差分频率数据；
15、第二过滤单元，用于通过预设指数加权移动平均算法滤除所述差分频率数据中的噪声信号，以得到所述频率数据。
16、通过采用上述技术方案，通过进行距离维fft变换，能够确定被测目标的检测距离，然后在对这个距离门内的目标fmcw信号的相位数据进行滤波处理。通过预设消除静态干扰算法滤除目标胸腔起伏数据中静止物体所产生的回波的干扰，凸显了胸腔起伏的变化数据，便于之后对目标胸腔起伏数据中的胸腔起伏相位进行提取。之后对进对胸腔起伏相位进行相位解缠处理，得到胸腔起伏的真实相位信息，再通过相位差分处理，进一步增强心跳信号，同时消除硬件产生的相位偏移；最后，通过预设指数加权移动平均算法保证频率数据的时效性，以使预处理后的信号准确度更高。
17、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述预设指数加权移动平均算法的公式包括：
18、
19、其中，vt为当前时刻的所述频率数据的移动平均预测值，vt-1为上一时刻的所述频率数据的移动平均预测值，θt为当前时刻所述频率数据的真实值，β为预设权重，1-βt为偏差修正。
20、通过采用上述技术方案，本算法就是通过当前的实际值和前一段时期的值来进行平滑修改当前的值，来生成一个平稳的趋势曲线。通过β的大小来调整过去测量值与对当前抽样值的权重占比，来增加时效性；公式中的分子项1-βt，能够对算法偏差进行修正。
21、另一方面，计算指数加权平均数只占单行数字的存储和内存，计算效率得到提升，资源的占有率会大大的减小，提高了检测结果的准确度和速度。
22、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述预设消除静态干扰算法包括：
23、
24、其中，m为距离维采样点，i为速度维时间采样点，r[m,n]为所述目标胸腔起伏数据，为滤除静态干扰后的所述目标胸腔起伏数据，n为每个chirp上的采样点数。
25、通过采用上述技术方案，本算法通过求均值后作差，在抑制静止目标相位的同时极大提高了动目标或者微动目标的信噪比。
26、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述提取模块，包括：
27、滤波单元，用于通过iir带通滤波器提取所述中间频率数据中的呼吸信号和心跳信号；
28、第一变换单元，用于对所述呼吸信号进行快速傅里叶变换，得到所述呼吸频率数据；
29、第二变换单元，用于对所述心跳信号进行快速傅里叶变换，得到所述心跳频率数据。
30、通过采用上述技术方案，心跳的频率与呼吸的频率不一样，因此通过两个不同频率的带通滤波器即可对应筛选出呼吸信号与心跳信信号，通过快速傅里叶变换后，就能得到呼吸信号与心跳信号进行频谱分析。
31、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述系统，还包括：
32、分析模块，用于根据所述健康状况判断是否发送救援信息至目标接收端；
33、第一发送单元，用于当所述分析模块判断发送救援信息至目标接收端时，在预设留观时间内接收救援请求信号，根据所述救援请求信号生成所述救援信息并发送至所述目标接收端，所述救援信息包括所述心跳频率数据、所述呼吸频率和目标检测者的位置信息；
34、记录模块，用于当所述分析模块判断不需发送救援信息至目标接收端时，保存所述健康状况的信息。
35、通过采用上述技术方案，当健康状况不佳时，能够向外界发送救援信号，使被检测人员能尽量得到及时的救助。
36、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述发送模块，包括第一发送单元和第二发送单元，其中：
37、第一发送单元，用于在预设留观时间内接收救援请求信号，根据所述救援请求信号生成所述救援信息，并发送至所述目标接收端；
38、第二发送单元，用于当超出所述预设留观时间时，自动发送所述救援信息至所述目标接收端。
39、通过采用上述技术方案，危机情况下，被检测者可能来不及向外界主动发出救援信号，便进入了昏迷状态。当超出预设留观时间，则表明可能出现了被检测者昏迷或丧失行动力的情况，便自动发送救援信息，增加被检测者的生存率。
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【技术保护点】
1.一种生命体征检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种生命体征检测系统，其特征在于，所述预处理模块，包括：
3.根据权利要求2所述的一种生命体征检测系统，其特征在于，所述预设指数加权移动平均算法的公式包括：
4.根据权利要求2所述的一种生命体征检测系统，其特征在于，所述预设消除静态干扰算法包括：
5.根据权利要求1所述的一种生命体征检测系统，其特征在于，所述提取模块，包括：
6.根据权利要求1所述的一种生命体征检测系统，其特征在于，所述系统，还包括：
7.根据权利要求6所述的一种生命体征检测系统，其特征在于，所述发送模块，还包括：
8.根据权利要求6所述的一种生命体征检测系统，其特征在于，所述救援信息包括所述心跳频率数据、所述呼吸频率和目标检测者的位置信息。
9.根据权利要求6所述的一种生命体征检测系统，其特征在于，所述系统，还包括：
10.一种服装，其特征在于，包括权利要求1-9中任一项所述生命体征检测系统。
【技术特征摘要】
1.一种生命体征检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种生命体征检测系统，其特征在于，所述预处理模块，包括：
3.根据权利要求2所述的一种生命体征检测系统，其特征在于，所述预设指数加权移动平均算法的公式包括：
4.根据权利要求2所述的一种生命体征检测系统，其特征在于，所述预设消除静态干扰算法包括：
5.根据权利要求1所述的一种生命体征检测系统，其特征在于，所述提取模块，包括：
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄大平，
申请(专利权)人：北京瑞泰兴成工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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