CN111990968A - 一种信号监测方法、设备、存储介质及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种信号监测方法、设备、计算机可读存储介质及系统，首先通过毫米波雷达芯片以非接触方式采集监测对象的生命特征信号；对所采集的生命特征信号进行微波信号处理，得到包括生命特征频率的监测结果；发送所述监测结果至云平台，以使云平台对所述监测结果进行管理。

Description

一种信号监测方法、设备、存储介质及系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种信号监测方法、设备、计算机可读存储介质及系统。
背景技术
近年来，随着医疗行业的快速发展，非接触式生命特征远程监测系统也在不断推陈出新。该非接触式生命特征远程监测系统可用于对传染病患者、重度烧伤患者、老人和婴幼儿临床动态监护，相比于传统的心电和呼吸仪，其使得被测患者更加舒适和轻松。特别是面对今年新型冠状病毒的爆发局势下，对非接触式生命特征远程监测系统提出了更加迫切的需求。
然而，目前已有的非接触式生命特征监测系统，大部分没有进行大规模联网，还是单独的一个设备，故无法为当前及将来智慧医疗的广泛应用提供保障。
发明内容
本发明实施例为了克服现有技术所存在的以上问题，创造性的提供了一种信号监测方法、设备、计算机可读存储介质及系统。
根据本发明第一方面，提供了一种信号监测方法，该方法包括：通过毫米波雷达芯片以非接触方式采集监测对象的生命特征信号；对所采集的生命特征信号进行微波信号处理，得到包括生命特征频率的监测结果；发送所述监测结果至云平台，以使云平台对所述监测结果进行管理。
根据本发明第二方面，还提供一种信号监测设备，该设备包括：毫米波雷达芯片，用于以非接触方式采集监测对象的生命特征信号；微信号处理芯片，用于对所采集的生命特征信号进行微波信号处理，得到包括生命特征频率的监测结果；无线传输装置，用于发送所述监测结果至云平台，以使云平台对所述监测结果进行管理。
根据本发明第三方面，又提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行上述信号监测方法。
根据本发明第四方面，又提供一种信号监测系统，该系统至少包括：云平台和上述信号监测设备；所述云平台和信号监测设备的无线传输装置之间建立有无线通信连接；其中，所述信号监测设备，用于对监测对象进行信号监测，得到包括生命特征频率的监测结果；还用于通过所述无线传输装置发送所述监测结果至云平台；所述云平台，用于对所述监测结果进行管理。
本发明实施例信号监测方法、设备、计算机可读存储介质及系统，首先通过毫米波雷达芯片以非接触方式采集监测对象的生命特征信号；对所采集的生命特征信号进行微波信号处理，得到包括生命特征频率的监测结果；发送所述监测结果至云平台，以使云平台对所述监测结果进行管理。如此，本发明基于毫米波雷达芯片，通过先进的微波信号处理算法，监测得到生命特征频率(如呼吸频率和心跳频率)，并将所述生命特征频率通过无线网络传输至云平台，这样便于后续大规模部署，从而为将来智慧医疗的广泛应用提供保障。
需要理解的是，本发明的教导并不需要实现上面所述的全部有益效果，而是特定的技术方案可以实现特定的技术效果，并且本发明的其他实施方式还能够实现上面未提到的有益效果。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：
在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
图1示出了本发明一应用实例信号监测系统的网络架构示意图；
图2示出了本发明实施例信号监测方法的实现流程示意图；
图3示出了本发明一应用实例微信号处理过程的具体实现流程示意图；
图4示出了本发明一应用实例微信号处理时序图；
图5示出了本发明实施例信号监测设备的组成结构示意图；
图6示出了本发明实施例信号监测系统的组成结构示意图。
具体实施方式
下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。相反，提供这些实施方式是为使本发明更加透彻和完整，并能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进一步详细阐述。
图1示出了本发明一应用实例信号监测系统的网络架构示意图；图2示出了本发明实施例信号监测方法的实现流程示意图。
参考图1，本发明信号监测系统主要由四个部分组成：智能非接触生命特征监测部分、无线收发部分、云端部分和用户终端部分；其中，智能非接触生命监测部分通过RDC7701发射电磁波，对包含生命特征信号(主要是呼吸和心跳信号)调制的回波电磁波信号进行混频、滤波和放大处理，得到回波中频信号，再通过STM32H750对回波中频信号进行距离FFT、相位提取、带通滤波、谱估计等实时处理获得呼吸和心跳频率；无线收发部分采用NB-IoT无线物联网模块与云端平台进行信息交互；云端部分将非接触毫米波雷达感知的生命特征信息进行实时统计和记录管理；用户终端部分实时查询监测目标信息，为监护人员作出便捷快速响应提供方便。
基于如图1所示的系统架构，本发明实施例提供了一种信号监测方法，如图2所示，包括：操作201，通过毫米波雷达芯片以非接触方式采集监测对象的生命特征信号；操作202，对所采集的生命特征信号进行微波信号处理，得到包括生命特征频率的监测结果；操作203，发送所述监测结果至云平台，以使云平台对所述监测结果进行管理。
在操作201，毫米波雷达芯片以非接触方式采集监测对象的生命特征信号时的工作频率范围为76GHz～81GHz。其中，毫米波雷达芯片通常可以为RDC7701毫米波芯片，该芯片的工作频率范围为76GHz～81GHz，可以最大发射4GHz的带宽。
在具体采集过程中，利用该毫米波雷达芯片发射电磁波，由于监测对象(如人体)的呼吸和心跳将导致胸廓有规律的前后起伏，这些生命特征信息都调制在回波电磁波中，对回波信号进行混频、滤波和放大处理，得到回波中频信号。由于载频信号高，天线尺寸可以很小，同时集成度到，整个装置功耗低，外形尺寸小，便于安装。同时由于发射带宽宽，距离分辨力可以达到厘米级，测量精度达到毫米级，可准确获取生命特征信号。其中，生命特征信号包括心跳信号和呼吸信号。
在操作202，可以基于STM32H750对所采集的生命特征信号进行微波信号处理。具体地，首先对所采集的生命特征信号进行距离FFT变换，提取对应的目标距离单元(下文步骤1～2)；接着对所提取的目标距离单元进行相位处理，得到连续的生命特征数据流(下文步骤3～6)；最后对所述连续的生命特征数据流进行谱估计，以选取置信度范围内的生命特征频率(下文步骤7～8)。其中，生命特征频率包括呼吸频率和心跳频率。
这里，对所提取的目标距离单元进行相位处理，包括：对所提取的目标距离单元进行相位提取、相位解缠绕、相位差分及带通滤波处理。
在本发明一实施方式中，当所采集的生命特征信号为心跳信号时，在对所述连续的生命特征数据流进行谱估计之前，所述方法还包括：对连续的生命特征数据流进行运动占据片段消除处理(下文步骤6a)。
接下来详细介绍基于STM32H750处理芯片对所采集的生命特征信号进行微波信号处理，估计呼吸频率和心跳频率的主要处理步骤如图3所示：
步骤1，距离FFT：对解调后的原始回波信号按照线性调频连续波chirp周期进行一维FFT变换，获得相应的距离向信息；
步骤2，目标距离单元获取：在用户设定的距离范围内，选取距离幅度最大值对应的距离单元作为目标距离单元；
步骤3，相位提取：从复杂的距离向信息中计算选取距离单元的相位值，该相位值随着时间变化。通常假设目标是在相同距离单元，当目标移动到不同距离单元，算法需要几秒钟时间在获取新的目标距离单元；
步骤4，相位解缠绕：由于相位值范围是[-π，π]，因此需要解缠绕获得真实相位偏移值。相位解缠绕是根据相位差分值进行实现，当连续相位差分值大于π时需要加2π，当连续相位差分值小于-π时需要减2π，最终获得连续变化的相位信息，如图4所示，整个处理周期延迟大概2秒，主要是需要多帧进行处理，后期采用滑动帧方式进行，保证信号的连续性。
步骤5，相位差分：相位差分操作通过对解缠绕后的连续相位相减进行实现，该操作可提高心跳信号检测，消除任意的相位飘逸；
步骤6，带通滤波：根据呼吸和心跳频率范围设计带通滤波器完成对相位的滤波。该带通滤波器通过对输入数据的实时处理获得连续的输出数据流，经过滤波后的数据可以作为呼吸和心跳波形进行显示；
步骤6a，运动占据片段消除：该操作目的是降低任何大幅度动作对心跳频率估计的影响；波形被分成20个数据片段(对应于1秒)。当该数据片段的能量超过用户定义的门限(E＞Eth),则该数据片段的所用样点要么按照
Figure BDA0002622138100000051
这个比例进行缩放或者从时域心脏波形中丢弃。
步骤7，谱估计：该操作主要是实现对呼吸和心跳频率的估计，目前系统支持的估计方法主要是FFT、自相关以及时域波形的峰值间隔估计生命体征；
步骤8，决策：根据采用的谱估计方法，选取相应置信度实现最终的呼吸和心跳频率估计。
在操作203，在得到包括生命特征频率的监测结果的基础上，可以结合NB-IoT物联网无线传输、云平台管理及用户终端，为将来毫米波雷达在智慧医疗场景中的广泛应用提供保障。
具体地，通过无线传输装置，如NB-IoT模块发送该监测结果至云平台，以使云平台对所述监测结果进行管理。在实际应用中，该NB-IoT模块通过UART接口与STM32H750处理芯片连接，将监测结果通过5G网络传输至云平台，同时接收云平台控制命令，下发给STM32H750处理芯片，实现远程操控和海量连接。
本发明实施例信号监测方法，首先通过毫米波雷达芯片以非接触方式采集监测对象的生命特征信号；对所采集的生命特征信号进行微波信号处理，得到包括生命特征频率的监测结果；发送所述监测结果至云平台，以使云平台对所述监测结果进行管理。如此，本发明基于毫米波雷达芯片，通过先进的微波信号处理算法，监测得到生命特征频率(如呼吸频率和心跳频率)，并将所述生命特征频率通过无线网络传输至云平台，这样便于后续大规模部署，从而为将来智慧医疗的广泛应用提供保障。
同理，基于上文所述信号监测方法，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序，当所述程序被处理器执行时，使得所述处理器至少执行如下所述的操作步骤：操作201，通过毫米波雷达芯片以非接触方式采集监测对象的生命特征信号；操作202，对所采集的生命特征信号进行微波信号处理，得到包括生命特征频率的监测结果；操作203，发送所述监测结果至云平台，以使云平台对所述监测结果进行管理。
进一步地，基于如上文所述信号监测方法，本发明实施例又提供了一种信号监测设备，如图5所示，所述设备50包括：毫米波雷达芯片501，用于以非接触方式采集监测对象的生命特征信号；微信号处理芯片502，用于对所采集的生命特征信号进行微波信号处理，得到包括生命特征频率的监测结果；无线传输装置503，用于发送所述监测结果至云平台51，以使云平台51对所述监测结果进行管理。
其中，毫米波雷达芯片以非接触方式采集监测对象的生命特征信号时的工作频率范围为76GHz～81GHz。
根据本发明一实施方式，微信号处理芯片502，具体用于对所采集的生命特征信号进行距离FFT变换，提取对应的目标距离单元；对所提取的目标距离单元进行相位处理，得到连续的生命特征数据流；对所述连续的生命特征数据流进行谱估计，以选取置信度范围内的生命特征频率。
根据本发明一实施方式，微信号处理芯片502对所提取的目标距离单元进行相位处理，得到连续的生命特征数据流，包括：对所提取的目标距离单元进行相位提取、相位解缠绕、相位差分及带通滤波处理。
根据本发明一实施方式，当所采集的生命特征信号为心跳信号时，微信号处理芯片502还用于，在对所述连续的生命特征数据流进行谱估计之前，对连续的生命特征数据流进行运动占据片段消除处理。
这里需要指出的是：以上对信号监测设备实施例的描述，与前述图1至4所示的方法实施例的描述是类似的，具有同前述图2至4所示的方法实施例相似的有益效果，因此不做赘述。对于本发明信号监测设备实施例中未披露的技术细节，请参照本发明前述图2至4所示的方法实施例的描述而理解，为节约篇幅，因此不再赘述。
进一步地，基于上文所述信号监测方法和设备，本发明实施例还提供了一种信号监测系统，如图6所示，该系统包括：云平台61和如图5所示的信号监测设备62；云平台61和信号监测设备62的无线传输装置之间建立有无线通信连接；其中，信号监测设备62，用于对监测对象进行信号监测，得到包括生命特征频率的监测结果；还用于通过所述无线传输装置发送所述监测结果至云平台；云平台61，用于对所述监测结果进行管理。
根据本发明一实施方式，系统还包括：用户终端63，用于通过客户端APP向云平台61发起针对监测结果的查询请求；云平台61，用于响应于所述查询请求，在权限确认成功后同步所述监测结果至用户终端。
如此，该信号监测系统可进行大规模组网，实现对全部监测对象(如患者)的实时监控，并通过用户终端随时获取监测对象的生命特征信息，为智慧医疗的广泛应用提供保障。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种信号监测方法，其特征在于，所述方法包括：
通过毫米波雷达芯片以非接触方式采集监测对象的生命特征信号；
对所采集的生命特征信号进行微波信号处理，得到包括生命特征频率的监测结果；
发送所述监测结果至云平台，以使云平台对所述监测结果进行管理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述毫米波雷达芯片以非接触方式采集监测对象的生命特征信号时的工作频率范围为76GHz～81GHz。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所采集的生命特征信号进行微波信号处理，包括：
对所采集的生命特征信号进行距离FFT变换，提取对应的目标距离单元；
对所提取的目标距离单元进行相位处理，得到连续的生命特征数据流；
对所述连续的生命特征数据流进行谱估计，以选取置信度范围内的生命特征频率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所提取的目标距离单元进行相位处理，包括：对所提取的目标距离单元进行相位提取、相位解缠绕、相位差分及带通滤波处理。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所采集的生命特征信号为心跳信号；
相应的，在对所述连续的生命特征数据流进行谱估计之前，所述方法还包括：
对连续的生命特征数据流进行运动占据片段消除处理。
6.一种信号监测设备，其特征在于，所述设备包括：
毫米波雷达芯片，用于以非接触方式采集监测对象的生命特征信号；
微信号处理芯片，用于对所采集的生命特征信号进行微波信号处理，得到包括生命特征频率的监测结果；
无线传输装置，用于发送所述监测结果至云平台，以使云平台对所述监测结果进行管理。
7.根据权利要求6所述的设备，其特征在于，
所述微信号处理芯片，具体用于对所采集的生命特征信号进行距离FFT变换，提取对应的目标距离单元；对所提取的目标距离单元进行相位处理，得到连续的生命特征数据流；对所述连续的生命特征数据流进行谱估计，以选取置信度范围内的生命特征频率。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行权利要求1至5任一项所述信号监测方法。
9.一种信号监测系统，其特征在于，所述系统至少包括：云平台和如权利要求6或7所述的信号监测设备；所述云平台和信号监测设备的无线传输装置之间建立有无线通信连接；其中，
所述信号监测设备，用于对监测对象进行信号监测，得到包括生命特征频率的监测结果；还用于通过所述无线传输装置发送所述监测结果至云平台；
所述云平台，用于对所述监测结果进行管理。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
用户终端，用于通过客户端APP向云平台发起针对监测结果的查询请求；
所述云平台，用于响应于所述查询请求，在权限确认成功后同步所述监测结果至用户终端。
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