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[IEEE 2018年第40届国际医学与生物工程院大会(EMBC) - 美国夏威夷檀香山(2018年7月18日-2018年7月21日)] 2018年第40届IEEE医学与生物工程院国际年会(EMBC) - 基于时窗变化技术的改进稀疏自适应算法实现精准非接触式心跳检测

DOI：10.1109/EMBC.2018.8512544 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 近期研究表明，一种名为零吸引符号最小均方（ZA-SLMS）的稀疏自适应算法能够通过多普勒雷达信号稳健重建心跳频谱。然而由于不同身体运动状态下噪声强度存在显著差异，该算法中用于平衡梯度校正与稀疏惩罚的固定正则化参数（REPA）无法始终准确获取稀疏心跳频谱。本文提出改进型ZA-SLMS算法，通过引入自适应正则化参数（AREPA）根据雷达数据标准差动态调整稀疏惩罚比例。此外，考虑到心率（HR）相关频谱峰值位置在短时窗长度变化时具有稳定性，进一步采用时窗变体（TWV）技术提升心跳检测稳定性。针对五名受试者的实验验证表明，本方案相比标准ZA-SLMS算法能更可靠地降低心率估计误差。
作者： Chen Ye，Kentaroh Toyoda，Tomoaki Ohtsuki
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过解决稀疏自适应算法在体动变化情况下恒定正则化参数的局限性，提高多普勒雷达非接触式心跳检测的准确性。

研究成果

提出的IZA-SLMS算法结合自适应REPA和TWV技术，在不同身体运动状态下显著提高了心率估算精度，与标准ZA-SLMS相比，坐姿时平均绝对误差降低达0.34 BPM，打字时降低0.27 BPM。这表明该算法在非接触式心跳检测中具有更强的鲁棒性，有望应用于健康监测领域。未来工作可探索更大规模数据集和更多运动类型。

研究不足

该研究仅限于特定活动（坐着打字）和五名受试者的小样本量。自适应参数（如AREPA中的δ）通过实验试错设定，可能无法推广至所有场景。雷达系统的性能可能受到实验中未控制的环境因素影响。

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