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🔥 内容介绍

毫米波雷达作为一种新兴的传感器技术，在医疗健康领域展现出巨大的潜力。其非接触式、高精度、抗干扰等特点使其在呼吸监测、心跳监测、跌倒检测等方面拥有广阔的应用前景。本文将介绍如何利用TI IWR1642EVM和DCA1000平台，实现单人呼吸心跳原始数据的采集。

平台介绍

• IWR1642EVM：TI公司推出的毫米波雷达评估模块，搭载了毫米波雷达芯片IWR1642，支持24GHz频段，拥有高精度距离和速度测量能力，以及强大的信号处理能力。

• DCA1000：TI公司推出的数据采集卡，可用于采集和分析IWR1642EVM输出的原始数据。

系统架构

整个系统架构主要包含三个部分：

1. 硬件平台: IWR1642EVM和DCA1000。

2. 软件平台: TI提供的毫米波雷达SDK，以及用于数据处理的Python脚本。

3. 信号处理: 利用信号处理技术对采集到的原始数据进行分析，提取呼吸和心跳信息。

数据采集流程

1. 硬件连接: 将IWR1642EVM与DCA1000通过USB连接，并确保连接正确。

2. 软件配置: 使用TI提供的毫米波雷达SDK，配置IWR1642EVM参数，包括数据采集频率、数据格式等。

3. 数据采集: 通过DCA1000，以预设的频率采集IWR1642EVM输出的原始数据。

4. 数据存储: 将采集到的原始数据保存至本地磁盘。

数据处理

1. 数据预处理: 对采集到的原始数据进行噪声去除、数据滤波等预处理，以提高数据的信噪比。

2. 呼吸信号提取: 利用呼吸信号的频率特点，采用频域分析方法，从原始数据中提取呼吸信号。

3. 心跳信号提取: 利用心跳信号的频率特点，采用时域分析方法，从原始数据中提取心跳信号。

信号处理方法

• 呼吸信号: 可以使用快速傅里叶变换（FFT）等频域分析方法，对原始数据进行频谱分析，识别呼吸信号的频率成分。

• 心跳信号: 可以使用时域分析方法，例如移动平均滤波、小波变换等，对原始数据进行分析，提取心跳信号的特征。

注意事项

• 目标距离: 为了获取准确的呼吸心跳信息，需要调整雷达与目标之间的距离，保证雷达能够有效地探测到目标的微弱运动。

• 数据采集频率: 采集频率过低会导致无法准确识别呼吸和心跳信号，而过高则会增加数据处理的复杂度。

• 信号处理方法: 选择合适的信号处理方法，能够有效地提高呼吸心跳信息的提取精度。

总结

本文介绍了基于TI IWR1642EVM+DCA1000平台的单人呼吸心跳原始数据采集方案。该方案可用于多种医疗健康应用场景，例如远程医疗、睡眠监测、运动监测等。通过利用毫米波雷达技术，可以实现非接触式、高精度地采集人体生理信息，为医疗健康领域带来新的突破。

⛳️ 运行结果

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