In recent years, a non-contact respiration and heart rates monitoring via IR-UWB radar has been paid much attention to in various applications - patient monitoring, occupancy detection, survivor exploring in disaster area, etc. In this paper, we address a novel approach of real time heart rate estimation using IR-UWB radar. We apply sine fitting and peak detection method for estimating respiration rate and heart rate, respectively. We also deploy two techniques to mitigate the error caused by wrong estimation of respiration rate: a moving average filter and finding the frequency of the highest occurrence. Experimental results show that the algorithm can estimate heart rate in real time when respiration rate is presumed to be estimated accurately.
IR-UWB radar has been regarded as the most promising technology for non-contact respiration and heartbeat monitoring because of its ability of detecting slight motion even in submillimeter range. Measuring heart rate is most challenging since the chest movement by heartbeat is quite subtle and easily interfered with by a random body motion or background noise. Additionally, periodic sampling can be limited by the performance of computer that handles the radar signals. In this paper, we deploy Lomb-Scargle periodogram method that estimates heart rate even with irregularly sampled data and uneven signal amplitude. Lomb-Scargle periodogram is known as a method for finding periodicity in irregularly-sampled and noisy data set. We also implement a motion detection scheme in order to make the heart rate estimation pause when a random motion is detected. Our scheme is implemented using Novelda's X4M03 radar development kit and its corresponding drivers and Python packages. Experimental results show that the estimation with Lomb-Scargle periodogram yield more accurate heart rate than the method of measuring peak-to-peak distance.
Heart Rate is a crucial physiological parameter that provides basic information about the state of the human body in the cardiovascular system, as well as in medical diagnostics and fitness assessments. At present day, it has been demonstrated that facial video-based photoplethysmographic signal captured using a low-cost RGB camera is possible to retrieve remote heart rate. Traditional heart rate measurement is mostly obtained by direct contact with the human body, therefore, it can result inconvenient for long-term measurement due to the discomfort that it causes to the subject. In this paper, we propose a non-contact-based remote heart rate measuring approach of the subject which depends on the color intensity variation of the subject's facial skin. The proposed method is applied in two regions of the subject's face, forehead and cheeks. For this, three different algorithms are used to measure the heart rate. i.e., Fast Fourier Transform (FFT), Independent Component Analysis (ICA) and Principal Component Analysis (PCA). The average accuracy for the three algorithms utilizing the proposed method was 89.25% in both regions. It is also noteworthy that the FastICA algorithm showed a higher average accuracy of more than 92% in both regions. The proposed method obtained 1.94% higher average accuracy than the traditional method based on average color value.
Vital signals provide essential information regarding the health status of individuals, thereby contributing to health management and medical research. Present monitoring methods, such as ECGs (Electrocardiograms) and smartwatches, demand proximity and fixed postures, which limit their applicability. To address this, Non-contact vital signal measurement methods, such as CW (Continuous-Wave) radar, have emerged as a solution. However, unwanted signal components and a stepwise processing approach lead to errors and limitations in heart rate detection. To overcome these issues, this study introduces an integrated neural network approach that combines noise removal, demodulation, and dominant-frequency detection into a unified process. The neural network employed for signal processing in this research adopts a MLP (Multi-Layer Perceptron) architecture, which analyzes the in-phase and quadrature signals collected within a specified time window, using two distinct input layers. The training of the neural network utilizes CW radar signals and reference heart rates obtained from the ECG. In the experimental evaluation, networks trained on different datasets were compared, and their performance was assessed based on loss and frequency accuracy. The proposed methodology exhibits substantial potential for achieving precise vital signals through non-contact measurements, effectively mitigating the limitations of existing methodologies.
본 논문에서는 비접촉식 도플러 바이오 레이더의 신호처리 시스템을 임베디드 하드웨어를 구현하였다. 실시간 처리를 빠르고 정확하게 수행할 수 있도록 DSP에 적합한 고속 알고리즘을 사용하여 구현하고 그 성능을 PC에서와 비교하였다. 영점에서 발생하는 데이터 손실 문제를 피하기 위하여 quardrature combining을 적용하였으며, 여러 가지 quardrature combining 방법 중에 DSP 실시간 연산에 적합한 알고리즘으로 arctangent combining을 선정하였다. IQ 신호의 원하는 DC 성분을 획득하면서 ADC에 다이나믹 레인지를 넘지 않도록 DC offset compensation 기법을 제안하였다. Texas Instrument 사의 C6711 DSP와 외장 12bit ADC를 사용하였고 최적화된 elliptic 필터를 설계하였으며 다양한 형태의 수신파형에서 심박수의 검출을 위하여 rate finding 블록에는 자기상관을 적용하는 알고리즘을 적용하였다. ECG와 측정값을 비교함으로 전체 시스템의 성능을 검증 하였고, 이를 통해 상용 가능한 휴대기기로 제작할 수 있도록 측정 거리의 변화에 상관없이 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하였다.
A Doppler radar sensor was applied to detect respirations and heartbeats of persons who were lying on a bed. This study is preliminary study aiming at non-contact and non-intrusive respiration and heart rate monitoring during sleep in daily life. For the experiments, 10GHz Doppler radar with patch-type antenna was used and installed on the upper right and the distance between the body and the antenna was 1 m. The results show that each signal of respiration and heartbeat is observed in each frequency band however the frequency band and the waveform vary according to the subjects and the posture. The results show that the heartbeats can be detected with the peak detection in some frequency band. This study shows the feasibility of applying the Doppler radar to detection of heartbeat and respiration during sleep and further studies about heartbeat detection algorithm are required.
Human state in human-machine systems highly affects the overall system performance, and should be detected and monitored. Physiological cues are essential indicators of human state and useful for the purpose of monitoring. The study presented in this paper was focused on developing a bio-inspired sensing system, i.e., Nano-Skin, to non-intrusively measure physiological cues on human-machine contact surfaces to detect human state. The paper is presented in three parts. The first part is to analyze the relationship between human state and physiological cues, and to introduce the conceptual design of Nano-Skin. Generally, heart rate, skin conductance, skin temperature, operating force, blood alcohol concentration, sweat rate, and electromyography are closely related with human state. They can be measured through human-machine contact surfaces using Nano-Skin. The second part is to discuss the technologies for skin temperature measurement. The third part is to introduce the design and manufacture of the Nano-Skin for skin temperature measurement. Experiments were performed to verify the performance of the Nano-Skin in temperature measurement. Overall, the study concludes that Nano-Skin is a promising product for measuring physiological cues on human-machine contact surfaces to detect human state.
Gi, Sun Ok;Lee, Young Jae;Koo, Hye Ran;Khang, Seonah;Kim, Kyung-Nam;Kang, Seung-Jin;Lee, Joo Hyeon;Lee, Jeong-Whan
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권1호
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pp.364-371
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2015
In this study, we developed a feasible structure of a textile-based inductive sensor using a machine embroidery method, and applied it to a non-contact type vital sign sensing device based on the principle of magnetic-induced conductivity. The mechanical heart activity signals acquired through the inductive sensor embroidered with conductive textile on fabric were compared with the Lead II ECG signals and with respiration signals, which were simultaneously measured in every case with five subjects. The analysis result showed that the locations of the R-peak in the ECG signal were highly associated with sharp peaks in the signals obtained through the textile-based inductive sensor (r=0.9681). Based on the results, we determined the feasibility of the developed textile-based inductive sensor as a measurement device for the heart rate and respiration characteristics.
본 논문에서는 호흡 및 심박수 측정을 위한 CW 바이오 레이더 시스템의 잡음을 분석하고, 이 중 위상 잡음에 대한 측정 결과를 제시하였다. 바이오 레이더 시스템은 기존의 무선 통신 방식이나 RFID 시스템과 달리, 수신신호의 주파수 및 반송파 주파수간의 차가 수 Hz에 불과하며, 수신 신호의 레벨 역시 매우 작으므로 위상 잡음을 포함한 모든 잡음원의 영향을 분석하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 CW 방식의 바이오 레이더 시스템의 잡음을 시스템의 SNR 측면에서 그 영향을 정량적으로 분석하였고, 분석 결과로부터 송신 안테나와 수신안테나 사이의 누설 전력량에 의한 위상 잡음이 가장 큰 잡음원이 됨을 확인하였으며, 이는 위상 잡음의 거리상관 효과의 함수임을 확인하였다. 따라서 거리 상관 효과에 따른 위상 잡음을 측정하고 이론과 비교하였다. 측정 결과, 본 논문에서 제안한 위상 잡음 측정 방식이 반송파 주파수에 근접한 위상 잡음을 측정할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 50 cm의 인식 거리를 가지며 1 mW의 저출력에서 동작하는 2.4 GHz에서 바이오 레이더 시스템을 PLL 회로 없이 체계적으로 설계할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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