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摘要:
针对脉冲式超宽带雷达的非接触式生命体征检测系统中多目标生命体征难以准确识别和分离的问题,该文提出一种基于窗平均经验模式分解(WA-EMD)的高分辨多目标生命体征分离和提取算法.WA-EMD算法利用加窗的方法来计算局部平均值,具有良好的抗模态混叠和抗噪声性能,能够准确地分离出不同人体目标的呼吸信号,实现同一距离门中多目标的有效检测.利用Hilbert变换获得呼吸信号的时变频率.仿真实验和雷达实测结果表明,该文提出的算法能够准确有效地实现同一距离门中多目标的生命体征的准确识别和分离,可计算实时的呼吸速率.
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文献信息
篇名 基于WA-EMD算法的脉冲式超宽带雷达多目标生命体征检测
来源期刊 南京理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 超宽带雷达 窗平均经验模式分解法 时频分析 非接触式生命体征检测
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 198-206
页数 9页 分类号 TN958.2
字数 4997字 语种 中文
DOI 10.14177/j.cnki.32-1397n.2017.41.02.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐良勇 南京理工大学电子工程与光电技术学院 1 6 1.0 1.0
2 赵恒 南京理工大学电子工程与光电技术学院 1 6 1.0 1.0
3 张亚菊 南京理工大学电子工程与光电技术学院 1 6 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
超宽带雷达
窗平均经验模式分解法
时频分析
非接触式生命体征检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1005-9830
32-1397/N
南京孝陵卫200号
chi
出版文献量(篇)
3510
总下载数(次)
7
总被引数(次)
33414
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
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