Un esquema novedoso para la estimación de frecuencia de alta precisión en la detección de la frecuencia cardíaca sin...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería biomédica
• Procesamiento de señales de radar
• Detección remota

Sus antecedentes:

• El radar de ondas milimétricas (mmWave) ofrece monitoreo de señales vitales sin contacto.
• Los desafíos incluyen señales débiles, interferencias y el logro de una estimación de frecuencia de alta precisión y súper resolución.
• Los métodos existentes como la Transformación rápida de Fourier (FFT) tienen limitaciones en la precisión y la carga computacional.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un nuevo esquema de detección de la frecuencia cardíaca para el monitoreo de señales vitales por radar de ondas mm.
• Para abordar los desafíos de las señales débiles, la interferencia y las limitaciones computacionales.
• Para lograr una estimación de la frecuencia cardíaca de alta precisión y súper resolución.

Principales métodos:

• Propuso un método de acumulación coherente multidimensional (MDCA) para mejorar la relación señal-ruido (SNR) utilizando información espacial y temporal.
• Se aplicó el algoritmo de formación de haz interpolado iterativo rápido (FIIB) para la estimación de la frecuencia de superresolución con baja complejidad computacional.
• Se introdujo una estrategia de reordenamiento para mitigar los juicios erróneos del FIIB y se analizaron los parámetros clave del FIIB (L, Q).

Principales resultados:

• El algoritmo FIIB mejoró la precisión de la estimación de la frecuencia cardíaca en 1,08 latidos por minuto (bpm) en comparación con el FFT.
• Se obtiene un error cuadrado medio de la raíz (RMSE) de menos de 1,12 bpm en promedio a una distancia de 1 metro.
• Demostró una alta precisión y un rendimiento robusto en extensos experimentos con sujetos.

Conclusiones:

• El marco propuesto de MDCA y FIIB mejora efectivamente la detección de la frecuencia cardíaca basada en el radar de ondas mm.
• El enfoque supera desafíos críticos, ofreciendo una solución precisa y eficiente desde el punto de vista computacional.
• Precisión y robustez validadas para aplicaciones prácticas de monitoreo de signos vitales.