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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于调频连续波雷达的非接触式情绪识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116184397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310249256.5，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种基于调频连续波雷达的非接触式情绪识别方法是由刘涛;韩翔宇;翟潜;韩毅设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于调频连续波雷达的非接触式情绪识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于调频连续波雷达的非接触式情绪识别方法，属于高新技术改造传统产业与非接触式情绪监测领域。该方法主要包括以下过程：1由发射天线阵列发射调频连续波信号并由接收天线阵列接收；2通过MVDR算法提取雷达回波信号中来自监测对象胸壁的回波信号；3从雷达回波信号的相位中解调出监测对象胸壁的运动信号；4通过滤波器提取从胸壁运动信号中提取呼吸信号；5从监测对象胸壁的运动信号中提取逐次心跳的持续时间；6计算用于情绪识别的生理特征；7训练随机森林机器学习模型实现情绪识别。本发明采用微波作为探测媒介，具有使用便捷，对环境要求低，测量快速且具有较高的准确率等诸多优点。

本发明授权一种基于调频连续波雷达的非接触式情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于调频连续波雷达的非接触式情绪识别方法，其特征在于，具体如下： S1：由发射天线阵列向监测对象所在区域发射周期性的线性调频波，并通过接收天线阵列采集相应的回波信号； S2：根据所述发射天线阵列和所述接收天线阵列的几何特征，构造虚拟天线阵列；基于所述虚拟天线阵列，通过MVDR波束成形的方法，从步骤S1采集到的回波信号中提取来自监测对象所在方向的雷达回波信号； S3：从所述雷达回波信号的相位中解调出监测对象的胸壁运动信号； S4：通过滤波器从所述胸壁运动信号中提取呼吸信号； S5：通过基于调频连续波雷达的非接触式心率变异性监测方法，从监测对象的所述胸壁运动信号中提取逐次心跳的持续时间； S6：基于步骤S3中所述胸壁运动信号、步骤S4中所述呼吸信号以及步骤S5中所述逐次心跳的持续时间这三者，分别计算时域特征、频域特征和非线性域特征，构建用于情绪识别的特征向量； S7：基于步骤S6中所述特征向量，训练用于情绪识别的随机森林机器学习模型，用于完成情绪分类任务； 所述非线性域特征包括：的近似熵；的一阶去趋势波动分析系数；的二阶去趋势波动分析系数；的近似熵；的一阶去趋势波动分析系数；的二阶去趋势波动分析系数；的近似熵；的一阶去趋势波动分析系数；的二阶去趋势波动分析系数；庞加莱散点图中的；庞加莱散点图中的；庞加莱散点图中的和的乘积；庞加莱散点图中的与的比值；其中，为胸壁运动信号，为呼吸信号，为逐次心跳的持续时间。

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