探索毫米波雷达的呼吸与心跳检测技术
一、入门指南
在毫米波雷达人体检测领域，掌握基础方法和代码是关键。本文将带您从开源资源开始，深入解析IWR1642EVM的呼吸心跳原始数据采集与仿真分析，通过MATLAB编程实现整个流程。让我们一步步揭秘其工作原理和实践步骤。
1. 实验原理与步骤
毫米波雷达利用FMCW信号的相位变化来测量微小位移，通过对ADC信号进行Range FFT，提取目标的振动信号。以下是核心步骤:
Range FFT: 通过FFT处理，得到距离维谱图，捕捉目标信号特征。
目标定位: 通过范围bin tracking确定目标距离范围，并锁定目标距离门。
相位提取: 每50ms周期性提取目标相位，构建振动信号x(t)。
相位解缠绕: 通过unwrap()函数解卷绕相位，得到实际的位移变化。
相位差分: 差分相位以减少漂移影响，增强信号对比度。
带通滤波: 使用IIR滤波器分离呼吸和心跳频率，精细化分析。
频率估计: 通过FFT估计呼吸和心跳频率，精确识别生命体征。
决策判断: 根据置信度判断呼吸频率，确保结果准确。
滤波与阈值: 优化数据处理，减小位置影响，确保信号稳定。
心跳检测类似呼吸，共同构建生命体征信号。
二、毫米波雷达建模与仿真
通过MATLAB，我们使用正弦波模拟非平稳的呼吸和心跳信号。附带的仿真示例将展示如何生成这些信号，包括频率计算、相位噪声处理、信号叠加、噪声添加以及非线性处理。
信号生成: 计算呼吸频率wh和心跳频率fh
相位噪声: 创建信号的相位噪声pb, pb2, ph
信号合成: 合成呼吸和心跳信号xb, xh
噪声添加: 增加信号的随机性，模拟真实环境
信号分析: FFT谱估计，显示频率信息
数据采集: 从不同环境和配置中获取数据，如单人、双人等
代码细节: 如何读取"one_people1.bin"文件，并重组数据
三、关键代码示例
(4.3) 距离维FFT
(距离(m),幅度(dB)) {data: fft(process_adc(:,1))}
距离与幅度的可视化
(4.4) 相位解缠绕
unwrap()函数的应用
for i = 1+1:numChirps, diff = angle_fft_last(i) - angle_fft_last(i-1); ...
(4.6) 带通滤波
chebyshev_IIR滤波器生成，展示breath_data和heart_data
plot(breath_data, heart_data); 显示滤波后的数据
(4.7) 谱估计与频率显示
FFT分析结果，零中心频率，以及相关图表
(4.8) 结果计算
呼吸频率: breath_count = (fs*(1024-breath_index)*60)/2048 心跳频率: heart_count = (fs*(1024-heart_index)*60)/2048
结论与资源
在51秒的数据中，我们获得了初步的生命体征信号。请谨慎处理异常信号幅度，后续将通过动画进一步展示。本文简单概述了主要过程，若需深入了解，可加入我们的技术交流群或者参考第11期数据集与代码，链接已附在文章底部。感谢您关注公众号【调皮连续波】，并期待您的问题与分享。让我们一起探索毫米波雷达的更多可能！