占空比因子、随机相位和噪声功率的极大似然估计的结 果，对待处理信号进行概率密度统计，得到广义似然比检测器为：
[0192]
[0193] 其中，H1表示存在所述呼吸信号，Ho表示不存在所述呼吸信号，f为预置的第一门 限值。
[0194] 进一步地，统计模块54还用于：
[0195] 设置所述占空比因子ri为固定预设值％，用％代替占空比因子的极大似然估计，代 入广义似然比检测器，得到改进后的广义似然比检测器为：
[0196]
[0197]
[0198]
[0199] 其中，为预置的第二门限值。
[0200] 本实施例中的呼吸信号检测装置中，各模块实现各自功能的过程，参见前述图2所 示实施例的描述，此处不再赘述。
[0201] 从上述图5示例的用于呼吸信号检测的装置可知，本实施例中，通过对原始信号进 行快时间线性相位滤波和线性趋势消除的预处理，得到待处理信号，对待处理信号的信号 功率、呼吸频率、占空比因子、随机相位和噪声功率这些未知参数进行极大似然估计，从而 充分利用呼吸信号波形中的各种参数信息，根据极大似然估计的结果，对待处理信号进行 概率密度统计，得到广义似然比检测器，并对该检测器进行改进，用固定预设值的占空比因 子代替占空比因子的极大似然估计，得到改进后的广义似然比检测器。从而实现了采用该 基于极大似然估计的改进的广义似然比检测器对呼吸信号的检测具有更高的检测概率。 [0202]需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每一个实施例 重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同或者相似的部分互相参见 即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关 之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0203] 值得注意的是，上述装置实施例中，所包括的各个模块只是按照功能逻辑进行划 分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能模块的具体 名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
[0204] 本领域普通技术人员可以理解，实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可 以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质 中，所述的存储介质，如R0M/RAM、磁盘或光盘等。
[0205] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精 神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种呼吸信号检测方法，其特征在于，包括： 采集原始信号，所述原始信号包括非呼吸信号； 对所述原始信号进行预处理，过滤所述非呼吸信号中除噪声W外的其他信号，得到待 处理信号； 对所述待处理信号中的未知参数进行极大似然估计； 根据所述极大似然估计的结果，对所述待处理信号进行概率密度统计，得到广义似然 比检测器； 根据所述广义似然比检测器对所述待处理信号进行检测。2. 根据权利要求1所述的呼吸信号检测方法，其特征在于，所述对所述原始信号进行预 处理，过滤所述非呼吸信号中除噪声W外的其他信号，得到待处理信号包括： 对所述原始信号进行快时间线性相位滤波，消除所述原始信号在快时间域的不稳定快 时间直流信号； 对所述原始信号进行线性趋势消除，抑制所述原始信号中的杂波信号和线性趋势信 号。3. 根据权利要求1所述的呼吸信号检测方法，其特征在于，所述对所述待处理信号中的 未知参数进行极大似然估计包括： 对信号功率、呼吸频率、占空比因子、随机相位和噪声功率进行极大似然估计； 所述呼吸频率、所述占空比因子和所述随机相位的极大似然估计为：其中，^为所述呼吸频率《的极大似然估计，/7为所述占空比因子n的极大似然估计，^ 为所述随机相位巧的极大似然估计，q为呼吸谐波阶次，Q为预置的所述呼吸谐波阶次的上 限值，为根据q和n的组合得到的预置的函数值，x(q?)为所述待处理信号中慢时间域 观测信号能量的离散时间傅里叶变换，P(q?)为所述X(q?)的相位； 所述信号功率的极大似然估计为：其中，1?为所述信号功率P的极大似然估计，N为所述慢时间域的预置的最大值； 当存在所述呼吸信号时，所述噪声功率的极大似然估计为：其中，为所述噪声功率O2在存在所述呼吸信号时的极大似然估计，Em为所述待处理 信号中慢时间域观测信号能量； 当不存在所述呼吸信号时，所述噪声功率的极大似然估计为：其中，为所述噪声功率〇2在不存在所述呼吸信号时的极大似然估计。4. 根据权利要求3所述的呼吸信号检测方法，其特征在于，所述根据所述极大似然估计 的结果，对所述待处理信号进行概率密度统计，得到广义似然比检测器包括： 根据所述信号功率、所述呼吸频率、所述占空比因子、所述随机相位和所述噪声功率的 所述极大似然估计的结果，对所述待处理信号进行概率密度统计，得到广义似然比检测器 为：其中，Hi表示存在所述呼吸信号，化表示不存在所述呼吸信号，F;为预置的第一口限值。5. 根据权利要求4所述的呼吸信号检测方法，其特征在于，设置所述占空比因子Tl为固 定预设值n日，用％代替所述占空比因子的极大似然估计，代入所述广义似然比检测器，得到 改进后的广义似然比检测器为：其中，r为预置的第二口限值。6. -种呼吸信号检测装置，其特征在于，包括： 采集模块，用于采集原始信号，所述原始信号包括非呼吸信号； 预处理模块，用于对所述原始信号进行预处理，过滤所述非呼吸信号中除噪声W外的 其他信号，得到待处理信号； 估计模块，用于对所述待处理信号中的未知参数进行极大似然估计； 统计模块，用于根据所述极大似然估的计结果，对所述待处理信号进行概率密度统计， 得到广义似然比检测器； 检测模块，用于根据所述广义似然比检测器对所述待处理信号进行检测。7. 根据权利要求6所述的呼吸信号检测装置，其特征在于，所述预处理模块包括： 相位滤波子模块，用于对所述原始信号进行快时间线性相位滤波，消除所述原始信号 在快时间域的不稳定快时间直流信号； 趋势消除子模块，用于对所述原始信号进行线性趋势消除，抑制所述原始信号中的杂 波信号和线性趋势信号。8. 根据权利要求6所述的呼吸信号检测装置，其特征在于，所述估计模块还用于： 对信号功率、呼吸频率、占空比因子、随机相位和噪声功率进行极大似然估计； 所述呼吸频率、所述占空比因子和所述随机相位的极大似然估计为：其中，W为所述呼吸频率《的极大似然估计为所述占空比因子n的极大似然估计， ^为所述随机相位@的极大似然估计，q为呼吸谐波阶次，Q为预置的所述呼吸谐波阶次的 上限值，为根据q和n的组合得到的预置的函数值，x(q?)为所述待处理信号中慢时间 域观测信号能量的离散时间傅里叶变换，P(q?)为所述X(q?)的相位； 所述信号功率的极大似然估计为：其中，F为所述信号功率P的极大似然估计，N为所述慢时间域的预置的最大值； 当存在所述呼吸信号时，所述噪声功率的极大似然估计为：其中，^；2为所述噪声功率〇2在存在所述呼吸信号时的极大似然估计，6?为所述待处理信 号中慢时间域观测信号能量； 当不存在所述呼吸信号时，所述噪声功率的极大似然估计为： 占=E" !N 其中，0^2为所述噪声功率O2在不存在所述呼吸信号时的极大似然估计。9. 根据权利要求8所述的呼吸信号检测装置，其特征在于，所述统计模块还用于： 根据所述信号功率、所述呼吸频率、所述占空比因子、所述随机相位和所述噪声功率的 所述极大似然估计的结果，对所述待处理信号进行概率密度统计，得到广义似然比检测器 为：其中，Hi表示存在所述呼吸信号，化表示不存在所述呼吸信号，^.为预置的第一口限值。10.根据权利要求9所述的呼吸信号检测装置，其特征在于，所述统计模块还用于： 设置所述占空比因子n为固定预设值％，用％代替所述占空比因子的极大似然估计，代 入所述广义似然比检测器，得到改进后的广义似然比检测器为：其中，r为预置的第二口限值。
【专利摘要】本发明涉及信号检测技术领域，提供了一种呼吸信号检测方法和装置，旨在解决现有技术在进行生命探测过程中没有充分利用呼吸信号波形中的信息，导致对呼吸信号检测概率不高的问题。所述方法包括：采集原始信号并进行预处理，得到待处理信号；对待处理信号中的未知参数进行极大似然估计；根据极大似然估计的结果，对待处理信号进行概率密度统计，得到广义似然比检测器；根据广义似然比检测器对待处理信号进行检测。本发明通过对原始信号中包含的各种未知参数进行极大似然估计，从而充分利用呼吸信号波形中的各种参数信息，并基于极大似然估计进行概率密度统计得到广义似然比检测器，利用该检测器进行信号检测，从而达到对呼吸信号更高的检测概率。
【IPC分类】A61B5/08, A61B5/00
【公开号】CN105640502
【申请号】
【发明人】李鑫, 李烨
【申请人】深圳先进技术研究院
【公开日】2016年6月8日
【申请日】2015年12月29日