Two-channel VMD Method for Detection of Respiratory and Heart Rates with MIMO MMW Radar

计算机科学 多输入多输出 频道(广播) 雷达 电子工程 电信 工程类
作者
Chao Jia,L.-J. Pu,Guolong Cui,Yong Jia
标识
DOI:10.1145/3638837.3638855
摘要

Non-contact intelligent sensing of humans based on millimeter wave (MMW) radar is of significant value in the field like automatic pilot and intelligent medicine. This paper presents a method of two-channel variational mode decomposition (VMD) to implement the detection of the respiratory rate (RR) and heart rate (HR) of humans for multiple-input multiple-out (MIMO) MMW radar. Specifically, the two channels are selected by peak searching in the frequency domain and retain high energy in the selected channels with peak frequencies in the normal range of RR or HR. For the VMD operation, the number of decomposition layer is set to three to better extract components of respiration, heartbeat and the beat signal (or its high-order harmonics) from the signal after vital signs filtering (VSF). In regard to the intrinsic mode functions (IMF) after two-channel VMD processing, correlation processing is used to further enhance the accuracy of detection, which retains the IMF of same frequency as the RR or HR for subjects. Finally, the experimental results validate that compared with the existing time-frequency domain estimation, two-channel correlation and single-channel VMD, this method improves the detection precision and stability of RR and HR when the radar is arranged in frontal and rear direction of human.

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
L7.完成签到,获得积分10
2秒前
NexusExplorer应助王俊凯老婆采纳,获得30
2秒前
曲奇完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
领导范儿应助xiaxia采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
震动的忆南完成签到,获得积分10
8秒前
老生尝糖完成签到 ,获得积分10
8秒前
董宇恒完成签到 ,获得积分10
9秒前
研友_ZlxK6Z完成签到,获得积分10
9秒前
JD完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
1282941496发布了新的文献求助10
10秒前
王敏发布了新的文献求助10
11秒前
椰椰发布了新的文献求助10
11秒前
14秒前
Takahara2000完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
14秒前
Autoimmune发布了新的文献求助10
16秒前
焱焱不忘完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
JamesPei应助细心的如天采纳,获得10
19秒前
AtoZ完成签到 ,获得积分10
22秒前
科研通AI6.1应助1282941496采纳,获得10
22秒前
丘比特应助椰椰采纳,获得10
23秒前
香蕉觅云应助ccc采纳,获得10
23秒前
谨慎青枫完成签到 ,获得积分10
24秒前
urology dog完成签到,获得积分10
26秒前
独特雨灵发布了新的文献求助10
27秒前
Autoimmune完成签到,获得积分10
27秒前
27秒前
28秒前
科研通AI2S应助北极星采纳,获得10
28秒前
累类惶完成签到 ,获得积分10
30秒前
食量大如牛完成签到,获得积分10
33秒前
evans完成签到,获得积分10
37秒前
levanquy260602完成签到,获得积分10
37秒前
zhiqi完成签到,获得积分10
38秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
An Introduction to Medicinal Chemistry 第六版习题答案 600
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6347425
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8162263
关于积分的说明 17169522
捐赠科研通 5403713
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2861511
邀请新用户注册赠送积分活动 1839318
关于科研通互助平台的介绍 1688656