FMCW雷达生命体征检测matlab

FMCW雷达可以用于生命体征检测，例如呼吸和心跳监测。在Matlab中，可以使用Signal Processing Toolbox中的函数来处理和分析雷达数据。以下是一个基本的示例：

1. 读取雷达数据并绘制信号图：

data = load('radar_data.mat'); % 读取雷达数据
signal = data.signal; % 获取信号数据
fs = data.fs; % 获取采样率
t = (0:numel(signal)-1)/fs; % 计算时间轴
plot(t,signal); % 绘制信号图
xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude');

2. 对信号进行滤波：

fc = 0.5; % 设定截止频率
[b,a] = butter(4,fc/(fs/2),'low'); % 低通滤波器设计
filtered_signal = filtfilt(b,a,signal); % 应用滤波器
plot(t,filtered_signal); % 绘制滤波后的信号图
xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude');

3. 计算心率：

[peaks,locs] = findpeaks(filtered_signal,t,'MinPeakDistance',0.5); % 找出峰值
hr = 60./diff(locs); % 计算心率
t_hr = locs(2:end); % 取第二个峰值开始的时间点
plot(t_hr,hr); % 绘制心率曲线
xlabel('Time (s)'); ylabel('Heart Rate (bpm)');

4. 计算呼吸率：

[breath_signal,~] = envelope(filtered_signal); % 快速包络检测
[~,locs] = findpeaks(breath_signal,t,'MinPeakDistance',1); % 找出呼吸峰值
br = 60./diff(locs); % 计算呼吸率
t_br = locs(2:end); % 取第二个峰值开始的时间点
plot(t_br,br); % 绘制呼吸率曲线
xlabel('Time (s)'); ylabel('Breathing Rate (bpm)');

这是一个简单的示例，可以根据实际需求进行修改和扩展。