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摘要
线性调频连续波（FMCW）雷达能够通过非接触的方式采集人体的呼吸和心跳信号，为了去除和减少生命信号中的杂波干扰，本文提出了基于改进的自适应集合经验模态分解（ICEEMDAN）和长数据序列截取的生命信号分解方法，通过延长观察时间，然后截取时间序列，得到既定观察时间的最终固有模态函数（IMF）分量，通过模糊熵对所有IMF信号进行分析来识别含噪信号，并对含有噪声的IMF信号进行去噪处理，综合分析相关性和能量阈值的结果，挑选出合适的IMF分量重构生命信号。通过仿真和实测表明，所提出的方法能够大幅减少噪声，优于现有的去噪技术，有利于提高提取的呼吸和心跳信号的精准度和真实性。
- 出版日期2023
- 单位通信与信息工程学院; 重庆邮电大学
