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🔥内容介绍

一、雷达检测技术：生命体征信号的 “无接触感知器”

雷达微波系统凭借非接触式检测优势，成为生命体征监测领域的核心技术之一。其核心逻辑是：通过发射特定频率的微波信号，穿透衣物、被褥等非金属障碍物，当信号遇到人体时，会因呼吸引起的胸腔起伏、心脏搏动产生的体表微动发生多普勒频移，系统捕捉反射后的信号变化，即可反向推导心率、呼吸频率等关键生命体征信息。

与传统接触式监测（如心电贴、血氧仪）相比，雷达微波检测无需皮肤接触，避免了佩戴不适、皮肤过敏等问题，同时能在睡眠、运动等复杂场景下持续工作，尤其适用于老人、婴幼儿、重症患者等特殊人群。

二、雷达微波系统的核心构成：从信号发射到信息输出

一套完整的生命体征信号读取系统，需通过三大模块的协同工作实现信号的 “捕捉 - 解析 - 输出”：

1. 微波发射模块：采用 24GHz 或 60GHz 毫米波雷达芯片，发射低功率连续波（CW）或调频连续波（FMCW）。低功率设计确保人体安全（符合国际非电离辐射标准），而特定频率的微波信号既能保证穿透性，又能精准感知微小的体表位移（精度可达微米级）。

1. 信号接收与预处理模块：通过接收天线捕获反射信号，先经过滤波电路去除环境噪声（如电磁干扰、物体移动干扰），再将模拟信号转换为数字信号，为后续解析奠定基础。这一步的关键是噪声抑制—— 通过自适应滤波算法，剔除呼吸、心跳信号之外的杂波，避免干扰数据准确性。

1. 信号解析与特征提取模块：这是系统的 “大脑”。通过数字信号处理（DSP）技术，对预处理后的信号进行频谱分析、时域分析：

• 呼吸信号：频率范围约 0.1-0.5Hz，对应胸腔起伏的低频微动，通过提取信号中的低频分量即可获得呼吸频率；

• 心率信号：频率范围约 1-3Hz，信号幅度远小于呼吸信号，需通过小波变换、峰值检测算法分离叠加在呼吸信号上的心率成分，实现精准提取。

三、技术突破点：如何攻克生命体征信号的 “弱信号难题”

人体生命体征对应的体表微动幅度极小（呼吸引起的位移约 1-10mm，心跳引起的位移仅 0.1-1mm），导致反射信号中的生命体征特征极易被环境噪声掩盖。雷达微波系统通过两大核心技术突破解决这一问题：

1. 高灵敏度接收电路设计：采用低噪声放大器（LNA）和高分辨率模数转换器（ADC），将微弱的反射信号放大并精准量化，确保微小的频移变化不被丢失；

1. 智能算法优化：引入机器学习模型（如支持向量机、深度学习网络），对多维度信号特征进行训练学习，自动区分呼吸、心跳与环境干扰（如衣物摆动、家具震动），提升复杂场景下的信号识别准确率。

四、实际应用场景：从居家健康到专业医疗

雷达微波系统的生命体征读取能力，已在多个领域落地应用：

• 居家健康监测：集成于床垫、枕头、墙面的雷达传感器，可实时监测老人夜间呼吸、心率，一旦出现呼吸暂停、心率异常，立即向家属或医护人员发送警报，降低意外风险；

• 重症监护室（ICU）：替代传统接触式监测设备，为重症患者提供无干扰的持续生命体征监测，避免因翻身、护理导致的监测中断；

• 智能座舱：通过车载雷达系统监测驾驶员心率、呼吸频率，判断是否存在疲劳驾驶、突发疾病等情况，及时触发预警机制；

• 灾后救援：在地震、火灾等灾害现场，利用雷达穿透废墟的特性，快速探测被困人员的生命体征，为救援决策提供依据。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

clear variables

close all

%% Configuration Details

fileNum = 2; %2-5

numSecondsBeginning = 5; %Number of seconds to eliminate from beginning of signal

numSecondsEnd = 5; %Number of seconds to eliminate from end of signal

cutoffFreq = 5; %Highest Frequency to display (Hz)

fPassResp = .2; %Beginning of passband for respiration rate (Hz)

fStopResp = .9; %End of passpand for respiration rate (Hz)

fPassHeart = 1; %Beginning of passband for heart rate (Hz)

fStopHeart = 2; %End of passband for heart rate (Hz)

combWidth = .05; %width of band to cancel in comb filter

numHarmonics = 5; %number of harmonics to cancel in comb filter

%% Read in raw data and save as time, I, and Q channels

fileName = ['tek000' num2str(fileNum) 'ALL.csv'];

rawData = csvread(fileName,21);

t = rawData(:,1);

iChannel = rawData(:,3);

qChannel = rawData(:,4);

combinedSignals = iChannel + 1j.*qChannel;

Fs = 1/(t(2) - t(1)); %Sampling Frequency

L = length(iChannel); %Length of signals

NFFT = 2^nextpow2(L); %Length of FFT

%% Eliminate numSecondsBeginning of bad data at beginning

numSamplesBeginning = round(numSecondsBeginning*Fs);

t(1:numSamplesBeginning) = [];

iChannel(1:numSamplesBeginning) = [];

qChannel(1:numSamplesBeginning) = [];

combinedSignals(1:numSamplesBeginning) = [];

%% Eliminate numSecondsEnd of bad data at end

numSamplesEnd = round(numSecondsEnd*Fs);

t(end:-1:(end-numSamplesEnd)) = [];

iChannel(end:-1:(end-numSamplesEnd)) = [];

qChannel(end:-1:(end-numSamplesEnd)) = [];

combinedSignals(end:-1:(end-numSamplesEnd)) = [];

%% Take one sided FFT

fftI = fft(iChannel,NFFT)/L; %FFT of I channel

fftQ = fft(qChannel,NFFT)/L; %FFT of Q channel

fftCombined = fft(combinedSignals,NFFT)/L; %FFT of Q channel

f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); %Frequency Range

oneSidedIDFT = 2*abs(fftI(1:NFFT/2+1));

oneSidedQDFT = 2*abs(fftQ(1:NFFT/2+1));

oneSidedCombinedDFT = 2*abs(fftCombined(1:NFFT/2+1));

%% Only display frequencies greater than the cutoff frequency

maskCutoff = f>cutoffFreq;

f(maskCutoff) = [];

oneSidedIDFT(maskCutoff) = [];

oneSidedQDFT(maskCutoff) = [];

oneSidedCombinedDFT(maskCutoff) = [];

fNorm = Fs/2;

respBandpassDesign = fdesign.bandpass('N,F3dB1,F3dB2',...

2,.1/fNorm, .9/fNorm);

respBandpass = design(respBandpassDesign);

iChannelResp = filter(respBandpass,iChannel);

%% Determine Respiration Rate

[maxIResp , iRespLoc] = max(iChannelRespDFT);

[maxQResp , qRespLoc] = max(qChannelRespDFT);

[maxCombinedResp , combinedRespLoc] = max(combinedRespDFT);

respirationRate = f(combinedRespLoc);

respChoice = 'Combined Channel';

if(maxIResp > maxQResp && maxIResp > maxCombinedResp)

respirationRate = f(iRespLoc);

respChoice = 'I channel';

end

if(maxQResp > maxIResp && maxQResp > maxCombinedResp)

respirationRate = f(qRespLoc);

respChoice = 'Q channel';

end

%% Bandpass filter for heart rate

heartMask = f>fPassHeart & f<fStopHeart;

iChannelHeartDFT = oneSidedIDFT;

qChannelHeartDFT = oneSidedQDFT;

combinedHeartDFT = oneSidedQDFT;

iChannelHeartDFT(~heartMask) = 0;

qChannelHeartDFT(~heartMask) = 0;

combinedHeartDFT(~heartMask) = 0;

%% Comb filter to eliminate respiration Harmonics

for n = 1:numHarmonics

combMask = (f < (n*respirationRate + combWidth)) & ...

(f > (n*respirationRate - combWidth));

iChannelHeartDFT(combMask) = 0;

qChannelHeartDFT(combMask) = 0;

combinedHeartDFT(combMask) = 0;

end

%% Determine Heart Rate

[maxIHeart , iHeartLoc] = max(iChannelHeartDFT);

[maxQHeart , qHeartLoc] = max(qChannelHeartDFT);

[maxCombinedHeart , combinedHeartLoc] = max(combinedHeartDFT);

heartRate = f(combinedHeartLoc);

heartChoice = 'Combined Channel';

if(maxIHeart > maxQHeart && maxIHeart > maxCombinedHeart)

heartRate = f(iHeartLoc);

heartChoice = 'I channel';

end

if(maxQHeart > maxIHeart && maxQHeart > maxCombinedHeart)

heartRate = f(qHeartLoc);

heartChoice = 'Q channel';

end

if(maxCombinedHeart > maxIHeart && maxCombinedHeart > maxQHeart)

heartRate = f(combinedHeartLoc);

heartChoice = 'Combined channels';

end

%% Plot I and Q

figure

subplot(3,1,1)

plot(t,iChannel)

xlabel('Time (s)')

ylabel('|i(t)|')

title('I Channel in Time Domain')

subplot(3,1,2)

plot(t,qChannel)

xlabel('Time (s)')

ylabel('|q(t)|')

title('Q Channel in Time Domain')

subplot(3,1,3)

plot(t,abs(combinedSignals))

xlabel('Time (s)')

ylabel('|c(t)|')

title('Combined Signals in Time Domain')

figure

subplot(3,1,1)

plot(f,oneSidedIDFT)

title('Single-Sided Amplitude Spectrum of I channel FFT')

xlabel('Frequency (Hz)')

ylabel('|I(f)|')

subplot(3,1,2)

plot(f,oneSidedQDFT)

title('Single-Sided Amplitude Spectrum of Q channel FFT')

xlabel('Frequency (Hz)')

ylabel('|Q(f)|')

subplot(3,1,3)

plot(f,oneSidedCombinedDFT)

title('Single-Sided Amplitude Spectrum of Combined channels FFT')

xlabel('Frequency (Hz)')

ylabel('|C(f)|')

figure

subplot(3,1,1)

plot(f,iChannelRespDFT)

title('I Channel Bandpass for Respiration Rate')

xlabel('Frequency (Hz)')

ylabel('|I(f)|')

subplot(3,1,2)

plot(f,qChannelRespDFT)

title('Q Channel Bandpass for Respiration Rate')

xlabel('Frequency (Hz)')

ylabel('|Q(f)|')

subplot(3,1,3)

plot(f,combinedRespDFT)

title('Combined Channels Bandpass for Respiration Rate')

xlabel('Frequency (Hz)')

ylabel('|C(f)|')

figure

subplot(3,1,1)

plot(f,iChannelHeartDFT)

title('I Channel Bandpass for Heart Rate')

xlabel('Frequency (Hz)')

ylabel('|I(f)|')

subplot(3,1,2)

plot(f,qChannelHeartDFT)

title('Q Channel Bandpass for Heart Rate')

xlabel('Frequency (Hz)')

ylabel('|Q(f)|')

subplot(3,1,3)

plot(f,combinedHeartDFT)

title('Combined Channels Bandpass for Heart Rate')

xlabel('Frequency (Hz)')

ylabel('|C(f)|')

%% Print out heart and respiration rates

endMessage1 = ['Heart Rate is ' num2str(heartRate) ...

' beats per second using the ' heartChoice];

endMessage2 = ['Respiration Rate is ' num2str(respirationRate) ...

' breaths per second using the ' respChoice];

disp(endMessage1);

disp(endMessage2);

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化

电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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