远程健康监测应用中的多目标特征选择

射频信号促进了非接触式人体监测任务的发展，例如生命体征测量、活动识别和用户识别。在某些特定场景中，射频信号分析框架可能优先考虑某一任务的性能而非其他任务。为响应这一需求，我们采用一种受生物学原理启发的多目标优化方法来选择判别性特征，以增强呼吸模式识别的准确性，同时阻碍个体用户的识别。该方法使用一个包含50名受试者执行四种不同呼吸模式的新型生命体征数据集进行验证。我们的研究结果表明了一个显著的结果：呼吸识别与用户识别之间的准确性存在巨大差异。作为补充视角，我们呈现了一个相反的结果，即最大化用户识别准确性并最小化系统对呼吸活动识别能力。