基于超像素(super-pixel)边缘检测的呼吸监测和小波去噪、EVM PVM进行对比实验附Matlab复现

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🔥内容介绍

1.1 设计背景与核心目标

该 MATLAB 代码实现了非接触式呼吸监测方案，核心目标是通过普通视频采集设备（如摄像头、手机），无接触提取人体呼吸信号并计算呼吸频率，为健康监测提供便捷、无侵扰的技术手段。其核心功能包括：

视频帧中人脸检测与呼吸区域精准定位（胸部 / 腹部呼吸运动区域）；

呼吸信号提取（基于呼吸运动导致的区域灰度值变化）；

小波去噪处理，抑制环境光、运动伪影等噪声干扰；

呼吸峰值检测与呼吸频率计算；

信号可视化与结果输出。

算法的核心价值在于：无需佩戴传感器、无皮肤接触，适用于远程健康监测、睡眠呼吸暂停综合征筛查、婴幼儿呼吸监护等场景，具备操作便捷、成本低、用户接受度高的优势，解决了传统接触式监测（如胸带式、鼻导管式）的侵扰性问题。

1.2 核心特性

非接触式监测：仅需普通视频设备，避免传感器佩戴带来的不适与操作门槛；

噪声抑制能力强：采用小波去噪（wdenoise），有效过滤环境光波动、轻微身体晃动等干扰；

定位精准：结合级联分类器人脸检测与呼吸区域自适应定位，适配不同个体面部特征；

实时性较好：核心流程计算复杂度适中，普通 PC 可支持实时处理（低分辨率视频场景）；

可视化直观：输出去噪后呼吸信号与峰值标记图，便于结果验证与呼吸频率读取。

二、代码核心逻辑解析

2.1 算法整体流程

非接触式呼吸监测遵循 “视频预处理→区域定位→信号提取→去噪增强→特征检测” 的工程化流程：

读取视频文件 → 人脸检测（级联分类器）→ 呼吸区域定位（胸部/腹部）→

逐帧提取区域平均灰度值（呼吸信号载体）→ 小波去噪（抑制噪声）→

滑动窗口峰值检测（呼吸周期识别）→ 可视化输出与呼吸频率计算

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% Build matlabPyrTools

fprintf('Building matlabPyrTools...\n');

run(fullfile('matlabPyrTools', 'MEX', 'compilePyrTools.m'));

🔗 参考文献

张言飞, 欧阳健飞, and 姚丽峰. "基于快速人脸检测的实时呼吸测量系统的设计. 计算机工程与应用 v.52;No.849.02(2016):260-265.

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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