TI mmWave xWR6843 Vital sign Demo 开发者文档

### TI mmWave xWR6843 Vital Sign Demo 开发者文档知识点解析 #### 概述 本实验演示了TI的IWR6843 mmWave传感器测量人体因呼吸及心跳引起的身体位移的能力。通过测量这些微小的振动或位移变化，可以有效地监测生命体征信号。本文档提供了Code Composer Studio（CCS）项目及其源代码，并附带预编译的二进制文件，可直接加载至IWR6843评估模块（EVM）上运行。 #### FMCW雷达基础知识 FMCW（Frequency-Modulated Continuous Wave）是一种利用线性调频连续波的雷达技术，其工作原理是通过发射周期性的线性增加频率的脉冲信号来实现对目标的探测。在该技术中，雷达向目标发送一个FMCW信号，接收信号为经过延迟后的传输信号版本。接收信号与目标距离有关，可表示为： \[ s_{rx}(t) = s_{tx}(t-\frac{2R}{c}) \cdot e^{-j4\pi f_0\frac{R}{c}} \] 其中： - \(s_{tx}(t)\) 是发射信号； - \(s_{rx}(t)\) 是接收信号； - \(R\) 是目标距离； - \(c\) 是光速； - \(f_0\) 是雷达的工作频率。 通过将接收信号与发射信号进行混频和滤波处理后，可以获得差拍信号\(b(t)\)，对于单一目标而言，该差拍信号为正弦波形，具有固定的频率\(f_b\)和相位\(\phi_b\)。 #### FMCW雷达生命体征测量原理 为了测量由呼吸和心跳引起的小规模振动，我们可以通过测量目标所在范围内FMCW信号相位随时间的变化来进行。当目标发生移动时，若移动距离为\(\Delta R\)，则相邻两次测量之间的相位变化量为： \[ \Delta\phi = 4\pi\frac{\Delta R}{\lambda} \] 其中，\(\lambda\)为雷达波长。通过计算目标所在范围的差拍信号\(b(t)\)的傅里叶变换（FFT），可以得到该位置处的相位值，进而分析出目标的振动信号\(x(t)\)。 假设我们对差拍信号进行了FFT计算，并且目标位于第\(m\)个范围单元，则可以在时间索引\(nT_s\)（其中\(n\)为脉冲索引，\(T_s\)为连续测量之间的时间间隔）处测量该范围单元的相位值，从而提取出振动信号。 #### 实验配置 为了进行生命体征信号的测量，实验采用了以下配置： 1. **ADC采样**：每个脉冲采集100个ADC样本，脉冲持续时间为50毫秒，基于2MHz的IF采样率。 2. **帧配置**：每个帧包含2个脉冲，但仅使用第一个脉冲进行数据处理。 3. **天线配置**：当前仅使用了一个TX-RX天线对进行处理（尽管所有接收天线均被启用）。 #### 生命体征信号采样 生命体征信号沿“慢时间轴”采样，即在较长时间尺度上获取信号。通过这种方式，可以有效地监测并记录生命体征变化趋势，从而实现对个体健康状况的实时监控。 通过以上介绍，我们可以看到TI的mmWave传感器不仅能够准确地测量人体的生命体征信号，而且还可以通过简单易用的开发工具和文档来帮助开发者快速上手并实现各种应用。这对于医疗健康领域的创新来说，无疑提供了一种非常有价值的解决方案。