基于优化变分模态分解的人体生命信号分离与重构方法研究

Research on human life signal separation and reconstruction method based on optimized variational modal decomposition

二维码有效期 120s

摘要目的:为提高生命探测雷达对人体心跳、呼吸等生命信号提取、分离的准确性和实时性,提出一种基于优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的人体生命信号分离与重构方法.方法:首先,采用粒子群优化算法对VMD的参数进行优化,并将人体生命信号分解为一系列的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);其次,计算每个IMF的排列熵,根据排列熵阈值去除噪声,将剩余分量重构形成人体生命信号;最后,为验证提出的方法的性能,与无限脉冲响应(infinite impulse response,IIR)滤波、VMD和完全噪声辅助聚合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive nosie,CEEMDAN)3种方法进行比较.结果:在不同噪声水平下,提出的方法在信噪比和均方根误差2项评价指标上均优于IIR滤波方法、VMD方法和CEEMDAN方法,在计算耗时上优于CEEMDAN方法.结论:提出的方法在有效滤除噪声的同时实现了对心跳、呼吸等生命信号的快速分离与重构,在烧烫伤患者、传染病患者、新生儿等特殊人群的非接触生命体征检测及灾后掩埋伤员搜救等领域具有很好的应用前景.