基于GWO-VMD的毫米波雷达心率检测

摘要

为实现非接触式高精度的生命体征测量方法，提出了一种优化变分模态分解（VMD）的心跳信号分离与重构方法。通过对雷达的中频信号进行目标识别、相位提取、相位差分、相位平滑等一系列信号预处理，根据心跳的频率设计带通滤波器，并利用灰狼优化算法（GWO）和模糊熵（FE）函数优化了VMD的参数，最后利用线性调频Z变换对心率分量进行频谱细化得到实际心率。与心电监护设备和多种算法进行对比来验证该算法的优越性。经过334组实验，该方法的均方根误差为2.59，平均绝对百分比误差为2.65%，表明该方法在准确性和实时性上均表现优异。

关键词

毫米波雷达 / 生命体征 / 变分模态分解 / 信号分解与重构 / 灰狼优化算法

基金资助

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