2023 Fiscal Year Annual Research Report
Development of robust non-contact heart rate detection system using high order statistics to interference
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21K04094
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
笹岡 直人 鳥取大学, 工学研究科, 教授 (80432607)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡本 芳晴 鳥取大学, 農学部, 教授 (50194410) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ミリ波ドップラーレーダ / 心拍検出 / 高次統計量 / 信号処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、主に犬や猫などの小動物を対象として、ミリ波ドップラーレーダを用いる非接触心拍検出について高次統計量を利用した干渉成分に頑強な手法の開発を目的とする。ミリ波ドップラーレーダを用いる非接触心拍検出は、体表面に現れる心臓の周期的な動きを捉える手法である。しかしながら、受信信号には、呼吸成分、呼吸と心拍との相互作用による成分、周囲に存在する人や動物からの反射波による干渉成分が含まれている。そのため、心拍検出性能が著しく劣化する問題を抱えている。そこで、これらの干渉を抑えるための非接触心拍検出システムの開発を行う。
２０２３年度は、呼吸高調波、雑音に強い手法として適応ノッチフィルタを用いる手法の性能評価を実施し、代表的な複数の先行研究より性能が改善することが確認され、実用上十分な性能が得られた。また、２０２２年度に得られた成果を基に、呼吸高調波や相互変調積成分に強いバイスペクトルを用いる非接触心拍検出について性能評価を実施した。その結果、従来手法と比較して概ね良好な結果が得られた。しかしながら、呼吸高調波の周波数によっては呼吸高調波が除去できない場合があった。そこで改善手法としてバイスペクトルと適応ノッチフィルタを縦続に用いる手法について検討を行った。適応ノッチフィルタを用いて呼吸数を推定し、呼吸高調波を除去したうえで、バイスペクトルを用いることにより性能が改善することが確認された。また、バイスペクトルを用いる場合に適応ノッチフィルタを用いる手法などと比較して、演算量が大幅に増加する問題がある。そこで、本研究では、バイスペクトル算出時の次元数を減らす１次元バイスペクトルを用いる非接触心拍検出手法について検討した。測定精度は同程度のまま、演算量を削減することが可能となった。
本研究により実用的な非接触心拍検出手法が開発された。今後は、本研究の成果を基に製品化を検討する。
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