[发明专利]一种呼吸模式分类方法及系统

权利要求书

1.一种呼吸模式分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，构建人体呼吸模型和菲涅尔区呼吸检测模型；

S2，基于所述人体呼吸模型和菲涅尔区呼吸检测模型，得到信道状态信息振幅信息；

S3，基于所述信道状态信息振幅信息，得到规则周期信号波形；

S4，基于所述规则周期信号波形，得到呼吸频率；

S5，基于所述呼吸频率，得到呼吸模式分类结果。

2.根据权利要求1所述的呼吸模式分类方法，其特征在于，所述人体呼吸模型的构建过程为：

将人体胸部运动模拟为可变大小的半圆柱体，得到人体呼吸模型。

3.根据权利要求1所述的呼吸模式分类方法，其特征在于，所述菲涅尔区呼吸检测模型的构建过程为：

基于菲涅尔区理论，将所述人体呼吸模型的胸部位移转换为相位变化，得到菲涅尔区呼吸检测模型。

4.根据权利要求1所述的呼吸模式分类方法，其特征在于，所述规则周期信号波形的获取过程包括：

对所述信道状态信息振幅信息进行预处理，得到周期信号波形；

基于所述周期信号波形，去除直流分量；

对去除直流分量后的所述周期信号波形，计算子载波方差，并选择所述子载波方差中方差最大的子载波；

对所述方差最大的所述子载波，消除假峰值，得到得到所述规则的所述周期信号波形。

5.根据权利要求1所述的呼吸模式分类方法，其特征在于，所述信道状态信息振幅信息的计算公式为：

y＝Hx+n

其中，y表示接收向量，x表示传输向量，H表示由信道状态信息值组成的复信道矩阵，n表示信道噪声向量。

6.一种呼吸模式分类系统，其特征在于，包括：模型构建模块、振幅信息获取模块、周期信号波形处理模块、呼吸频率估计模块和分类模块；

所述模型构建模块用于构建人体呼吸模型和构建菲涅尔区呼吸检测模型；

所述振幅信息获取模块用于基于所述人体呼吸模型和所述菲涅尔区呼吸检测模型，得到信道状态信息振幅信息；

所述周期信号波形处理模块用于基于所述信道状态信息振幅信息，得到规则周期信号波形；

所述呼吸频率估计模块用于基于所述规则周期信号波形，得到呼吸频率；

所述分类模块用于基于所述呼吸频率，得到呼吸模式分类结果。

7.根据权利要求6所述的呼吸模式分类系统，其特征在于，所述模型构建模块包括人体呼吸模拟单元；

所述人体呼吸模拟单元用于将人体胸部运动模拟为可变大小的半圆柱体，得到人体呼吸模型。

8.根据权利要求6所述的呼吸模式分类系统，其特征在于，所述模型构建模块还包括菲涅尔区单元；

所述菲涅尔区单元用于基于菲涅尔区理论，将所述人体呼吸模型的胸部位移转换为相位变化，得到菲涅尔区呼吸检测模型。

9.根据权利要求6所述的呼吸模式分类系统，其特征在于，所述周期信号波形处理模块包括：预处理单元、去直流单元、子载波选择单元和假峰值消除单元；

所述预处理单元用于对所述信道状态信息振幅信息进行预处理，得到周期信号波形；

所述去直流单元用于基于所述周期信号波形，去除直流分量；

所述子载波选择单元用于对去除直流分量后的所述周期信号波形，计算子载波方差，并选择所述子载波方差中方差最大的子载波；

所述假峰值消除单元用于对所述方差最大的所述子载波，消除假峰值，得到得到所述规则周期信号波形。

10.根据权利要求6所述的呼吸模式分类系统，其特征在于，所述振幅信息获取模块的计算公式为：

y＝Hx+n

其中，y表示接收向量，x表示传输向量，H表示由信道状态信息值组成的复信道矩阵，n表示信道噪声向量。