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3. 结果图 4显示了来自频率分析数据处理技术的示例 RR 和 HR 时间过程。虽然从座椅传感器计算的 RR 和 HR 波动大于参考率，但它们通常与预期值一致。在图 4中，RR 在 1000 秒左右下降，座椅传感器能够检测到这一点。图 5中的箱线图总结了所有 11 名参与者的数据，显示座椅传感器结果的分布较大，但 30 分钟内的平均值相当。仅显示频率分析的结果。30 分钟内的平均 RR 和 HR 被认为是参与者的静息率。表 2列出了 11 名参与者的静息率，并与图 5中的箱线图相对应。如表 2所示，对

1. 介绍心率和呼吸率等生命体征是健康监测和医疗应用中最重要的生理信号之一。脉冲无线电 (IR) 超宽带 (UWB) 雷达成为非接触式生命体征检测中必不可少的传感器之一。心脏脉搏波很容易被噪声和呼吸活动破坏，因为与呼吸信号及其谐波相比，心跳信号的功率较小。在本文中，开发了一种用于 UWB 雷达系统的信号处理技术来检测心率和呼吸率。信号处理有四个主要阶段： (1) 杂波去除以减少来自环境的静态随机噪声；（2）独立成分分析（ICA）做降维去噪；(3) 使用低通和高通滤波器消除带外噪声；(4) 改进的协方差法进

导入 main 中使用的可用类import timeimport queueimport subprocess # 用于树莓派关机import os # 用于使用终端命令import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import BoundaryNormfrom matplotlib.ticker import MaxNLocatorimport numpy as np导入我们自己在 m

使用雷达测量心率和呼吸频率项目是一个 Python 程序项目，可在 Raspberry Pi 上运行，也可以在 Windows/Mac 上运行它，但不能保证。如果程序被远程使用（不是在带有雷达的 Raspberry Pi 上），则 JSONClient 中的 IP 地址（第 47 行data_acquisition_module.py）必须从本地地址 0.0.0.0 更改为实际地址。该雷达是 Acconeer 的 A111，它是传感器板上的 60 GHz 脉冲相干雷达系统，带有相关的连接器板（Accone

from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCoreimport numpy as npimport pyqtgraph as pgfrom pyqtgraph.ptime import timeimport serialimport timefrom scipy.fftpack import fft as fpfrom scipy.fftpack import fftfreq as fpfglobal data_displayapp = QtGui.QApp.

读取串口并将数据添加到定义的变量中，该变量经过 FFT 并显示实时更新的图。from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCoreimport numpy as npimport pyqtgraph as pgfrom pyqtgraph.ptime import timeimport serialimport timefrom scipy import fftpackglobal data_displayapp = QtGui.QApplication([])