一种非接触式呼吸检测方法

本发明公开了一种非接触式呼吸检测方法。首先，在目标区域内布置接入点(AP)、基站(STA)和捕获设备，通过捕获从STA到AP周期性发送的波束成形反馈帧(BFI)获取信道状态信息。然后，解压提取BFI帧内的振幅信号和时间信息,对提取出的天线组合的代表性子载波信号进行相空间重构，通过动态特征提取评估出最优天线组合。接着，对最优天线组合的子载波振幅信号进行Hampel滤波去除异常值，对所有子载波进行相空间重构和动态特征提取，并使用K‑means聚类算法选择最佳子载波。随后，对选定的最优子载波信号进行Savitzky‑Golay滤波和带通滤波，通过主成分分析(PCA)降维，进行线性插值获得等间隔采样信号。最后，对处理后的信号进行快速傅里叶变换(FFT)，并通过创新的峰值检测算法估计呼吸率。本发明专利利用相空间重构和动态特征提取技术，提出了一种非接触式呼吸检测方法，与传统方法相比，该方法能够更好地捕捉信号的非线性动态特征，更全面地评估各个子载波的动态特性，从而选择出最适合呼吸检测的子载波，有效区分呼吸信号和干扰信号，显著提高了基于Wi‑Fi信号的非接触式呼吸检测的准确性和鲁棒性。