CN105232022A - 基于WiFi中CSI信号强度的非侵入式呼吸心跳检测实现方法 - Google Patents

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李灯熬
朱飑凯
赵菊敏
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Abstract

本发明属于利用普通无线设备实现感知的技术领域，具体为基于WiFi中CSI信号强度的非侵入式呼吸心跳检测实现方法。本发明立足于对信道状态分析，实现了非侵入式人体健康监护。无线网卡从每个接收到的数据包中获取其中一种CSI，对CSI进行傅立叶变化，利用呼吸和心跳频率的不同从中分离出呼吸和心跳信号频域信息，再利用傅立叶反变换提取出各自的时域信息，并对其进行平滑处理，实现呼吸和心跳信号数据可视化。同时，将心跳信号与麻省理工学院的心律失常数据库进行曲线比对，如发现异常，提醒用户，该发明可广泛应用于家庭医疗监护。

Description

基于WiFi中CSI信号强度的非侵入式呼吸心跳检测实现方法
技术领域
本发明属于利用普通无线设备实现感知的技术领域，具体为基于WiFi中CSI信号强度的非侵入式呼吸心跳检测实现方法。
背景技术
近些年来，无线电波越来越多的被运用于日常生活，人们日常生活中环境感知技术愈发的需要，尤其是“非侵入式”，其指的是用户不需要携带任何电子感知设备。普通的WiFi接收设备能够以信道状态信息(ChannelStateInformation,CSI)的形式获得其中一个子载波上的信息。CSI能够测量出每个子载波的相位信息和幅度信息。CSI能够将子载波信息展示的更丰富，在一定程度上展现其多径分辨能力，尤其是在非视距范围内信号微小的变化进行感知出来，因此，CSI具有高灵敏度和感知区域广等特点。
发明内容
本发明为了解决“非侵入式”环境感知技术还没有应用于人体呼吸心跳检测的问题，提供了基于WiFi中CSI信号强度的非侵入式呼吸心跳检测实现方法。
本发明是采用如下的技术方案实现的：基于WiFi中CSI信号强度的非侵入式呼吸心跳检测实现方法，包括以下步骤：
收集CSI曲线并对收集到的CSI曲线进行快速傅立叶变化：计算机从每个接收到的数据包中获取一组CSI曲线，对获取的CSI曲线进行快速傅立叶变换；
呼吸信号的时域信息提取及对其平滑处理：对快速傅立叶变换后的曲线用带通滤波器将呼吸信号中心频率处的频域信号提取出来，再对该频域信号进行傅立叶反变换，这样呼吸信号的时域信息提取出来，对提取出的呼吸时域信号利用插值法进行平滑处理；
心跳信号的时域信息提取及对其平滑处理：对快速傅立叶变换后的曲线用带通滤波器将心跳信号中心频率处的频域信息提取出来，再对该频域信号进行傅立叶反变换，这样心跳信号的时域信息提取出来，对提取出的心跳时域信号利用插值法进行平滑处理；
非正常心跳信号曲线比较：利用动态时间归整方法将提取出的心跳时域信号与麻省理工学院的心律失常数据库中曲线进行比对；
对呼吸、心跳时域信号可视化处理及非正常心跳信号提醒：在计算机屏幕上实现心跳和呼吸时域信号的可视化，如果发现比对后有类似异常心跳信号曲线，对用户进行异常提醒。
本发明利用人体呼吸心跳过程中胸腔的起伏变化对CSI的影响，利用快速傅立叶变换，提取出呼吸和心跳的频域信号，利用带通滤波器分别分离出呼吸和心跳的频域信号，再进行傅立叶反变换，提取出呼吸和心跳的时域信号，进行平滑处理，实现数据可视化。同时，提取出的心电信号与麻省理工学院的心律失常数据库进行曲线比对，发现异常提醒，起到用户家庭健康监测的目的，可以广泛应用于家庭医疗监护。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
根据图1所示，一种基于WiFi中CSI信号强度的非侵入式呼吸心跳检测实现方法，包括以下步骤：
收集CSI曲线并对收集到的CSI曲线进行快速傅立叶变化：不同的物体包括家具、墙壁、人体都会对CSI信号强度产生影响，家中常用的WiFi设备能够发送无线信号，这些无线信号会经过墙壁、家具、人体的反射。常用的计算机都配有无线网卡，无线网卡能够接收无线信号，计算机能够把CSI中的丰富信息分析出来，包括多个子载波上的信号幅度和信号相位两方面的信息；配有兼容IEEE802.11标准的无线网卡能够从每个接收到的数据包中获取其中一组CSI曲线，计算机对其中一组CSI曲线进行快速傅立叶变换(FFT)。计算机对CSI曲线进行快速傅立叶变换，不同振动频率的对象在CSI变换后的频域不同。
信道状态信息(CSI)能够察觉非视距路径中信号的微弱波动，具有很高的灵敏度，当用户不经意的摆手、摇头这些比较剧烈的动作能够引起CSI的突然剧烈变化，但是这种变化不是周期性的，所以不会对计算机网卡长期检测信道状态信息产生影响。
呼吸信号的时域信息提取及对其平滑处理：人体的呼吸动作引起的胸腔起伏通常为每分钟20至30次，当人体收到惊吓或者紧张时，其呼吸次数轻微上升，当人体情绪平稳的时候，呼吸频率基本维持在一个稳定的范围，人体呼吸信号的频率RB可以表达为：其中Brmin和Brmax分别代表人体的最小和最大呼吸率，X1...n代表了其中一个子载波的信道状态信息值。
对快速傅立叶变换后的曲线用带通滤波器将呼吸中心频率为RH附近的频域信号提取出来，同时对该频域信号进行傅立叶反变换，这样的话，呼吸信号的时域信息就能够提取出来，对提取出的呼吸时域信号，利用插值法对其进行平滑处理。
心跳信号的时域信息提取及对其平滑处理：人的心跳次数是每分钟60到100次左右，当受到外界刺激，甚至能够到达每分钟120次左右，当人体情绪平稳的时候，心跳频率基本维持在一个稳定的范围。人体心跳信号的频率RH可以表达为：其中Hrmin和Hrmax分别代表人的最小和最大心跳率。
对快速傅立叶变换后的曲线用带通滤波器将心跳中心频率为RH附近的频域信号提取出来，同时对该频域信号进行傅立叶反变换，这样的话，心跳信号的时域信息就能够提取出来，对提取出的心跳时域信号，利用插值法对其进行平滑处理。
非正常心跳信号曲线比较：将平滑后的心跳时域信号利用动态时间归整方法与预先下载到计算机中的麻省理工学院的心律失常数据库中曲线进行比对。(美国麻省理工学院提供的心律失常数据库是目前国际上公认的可作为标准的心电数据库，应用广泛)
对呼吸、心跳时域信号可视化处理及非正常心跳信号提醒：将平滑后的呼吸、心跳时域信号，在计算机屏幕上显示，方便实时观察，实现了呼吸、心跳时域信号的数据可视化，同时，对上一个步骤中相比较的类似异常心跳曲线进行用户提醒。这样的话，用户能够在家中提前了解自己的身体状况，考虑是否进行进一步的医学治疗或者观察。

Claims (1)

1.基于WiFi中CSI信号强度的非侵入式呼吸心跳检测实现方法，其特征在于包括以下步骤：
收集CSI曲线并对收集到的CSI曲线进行快速傅立叶变化：计算机从每个接收到的数据包中获取一组CSI曲线，对获取的CSI曲线进行快速傅立叶变换；
呼吸信号的时域信息提取及对其平滑处理：对快速傅立叶变换后的曲线用带通滤波器将呼吸信号中心频率处的频域信号提取出来，再对该频域信号进行傅立叶反变换，这样呼吸信号的时域信息提取出来，对提取出的呼吸时域信号利用插值法进行平滑处理；
心跳信号的时域信息提取及对其平滑处理：对快速傅立叶变换后的曲线用带通滤波器将心跳信号中心频率处的频域信息提取出来，再对该频域信号进行傅立叶反变换，这样心跳信号的时域信息提取出来，对提取出的心跳时域信号利用插值法进行平滑处理；
非正常心跳信号曲线比较：利用动态时间归整方法将提取出的心跳时域信号与麻省理工学院的心律失常数据库中曲线进行比对；
对呼吸、心跳时域信号可视化处理及非正常心跳信号提醒：在计算机屏幕上实现心跳和呼吸时域信号的可视化，如果发现比对后有类似异常心跳信号曲线，对用户进行异常提醒。
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