复杂场景下基于UWB雷达的呼吸特征检测算法

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超宽带(UWB)雷达作为一种新兴的生命体征探测方式,可对人体呼吸体征进行非接触式实时监测,在医学上具有重大意义.针对在复杂场景下雷达回波信号的距离门无法被准确自动提取的问题,提出了一种使用神经网络对雷达回波信号中快时域距离门的滤波方法,分析并设计了全连接神经网络的网络结构,提高人体呼吸体征实时检测的精度.用PulsON-440 UWB雷达模块采集数据,在实际场景中,完成了实验对比分析,结果表明,所提方法可有效去除非呼吸的距离门信号,并可进一步提高呼吸信号的质量和探测的鲁棒性.
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