已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Vital Sign Detection of FMCW Radar Based on Improved Adaptive Parameter Variational Mode Decomposition

希尔伯特-黄变换 算法 雷达 计算机科学 噪音(视频) 模式(计算机接口) 心跳 能量(信号处理) 符号(数学) 数学 人工智能 统计 电信 操作系统 计算机安全 图像(数学) 数学分析
作者
Lele Qu,Chuyan Liu,Yang Tian-hong,Yanpeng Sun
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:23 (20): 25048-25060 被引量:9
标识
DOI:10.1109/jsen.2023.3312513
摘要

Frequency-modulated continuous-wave (FMCW) radar has become increasingly popular for contactless vital sign detection. In this article, an improved adaptive parameter variational mode decomposition (IAPVMD) algorithm is proposed for FMCW radar vital sign detection. The proposed IAPVMD algorithm can adaptively select the mode number and penalty coefficient of the variational mode decomposition (VMD) by using the energy loss rate and mode discrimination result as evaluation criteria. With the optimal decomposed parameters, the reliable and accurate reconstruction of respiration and heartbeat signals can be obtained. The experimental results show that the proposed IAPVMD algorithm achieves the estimation accuracy of respiration rate (RR) and heart rate (HR) with the mean absolute error (MAE) of 0.6 and 2.1 bpm. Compared to the existing ensemble empirical mode decomposition (EEMD), complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN), successive VMD (SVMD), and adaptive parameter VMD (APVMD) algorithms, the proposed IAPVMD algorithm can provide more accurate and robust RR and HR for different human subjects, different aspect angles, and distances between the radar and the human subject.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
LUUUUU应助平安喜乐采纳,获得10
1秒前
笨笨西牛完成签到 ,获得积分10
2秒前
4秒前
f1mike110发布了新的文献求助10
5秒前
搜集达人应助gwp1223采纳,获得10
5秒前
重要手机发布了新的文献求助10
7秒前
脑洞疼应助诸葛翼德采纳,获得10
8秒前
fqx完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
12秒前
13秒前
16秒前
老实三娘发布了新的文献求助10
16秒前
Jing完成签到,获得积分10
17秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
藤椒辣鱼应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
18秒前
515发布了新的文献求助10
20秒前
20秒前
小星云完成签到,获得积分10
22秒前
26秒前
隐形曼青应助执着寄容采纳,获得10
27秒前
wanci应助FAN采纳,获得10
33秒前
zzzyyy发布了新的文献求助30
34秒前
Akim应助满纸荒唐采纳,获得10
36秒前
f1mike110发布了新的文献求助10
38秒前
39秒前
wert完成签到,获得积分10
39秒前
小刘小刘完成签到 ,获得积分10
40秒前
45秒前
调研昵称发布了新的文献求助10
45秒前
领导范儿应助515采纳,获得10
47秒前
49秒前
乐乐应助在我梦里绕采纳,获得10
49秒前
香蕉完成签到 ,获得积分10
49秒前
49秒前
高分求助中
Востребованный временем 2500
Agaricales of New Zealand 1: Pluteaceae - Entolomataceae 1040
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 1000
지식생태학: 생태학, 죽은 지식을 깨우다 600
Mantodea of the World: Species Catalog Andrew M 500
海南省蛇咬伤流行病学特征与预后影响因素分析 500
Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine Board Review 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3463462
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3056820
关于积分的说明 9054195
捐赠科研通 2746720
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1507036
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 696327
邀请新用户注册赠送积分活动 695883