一种基于雷达心跳估计的非线性频谱方法：利用高次谐波的自相关

本研究提出了一种非线性信号处理方法，通过利用心跳信号中固有的高次谐波的周期性，实现基于雷达的精确心跳间隔估计。与采用选择性频率滤波或跟踪单个谐波的传统方法不同，所提出的方法通过非线性相关处理增强了频谱的整体周期结构。具体而言，首先对雷达位移信号进行平滑和二阶导数运算，以抑制噪声并突出高次心跳谐波。我们并非隔离特定频率分量，而是计算傅里叶频谱在谐波频率附近的局部自相关。这些自相关的非相干求和产生了一个伪频谱，其中基本心跳周期性被显著强调。这种非线性方法减轻了呼吸谐波和噪声的影响，实现了稳健的搏动间隔估计。对五名参与者的雷达测量实验表明，与传统技术相比，所提出的方法将均方根误差降低了20%，并将相关系数提高了0.20。