具体实施方式

参照附图，通过下面的说明书，本发明的前述以及其它特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本发明的特定实施方式，其表明了其中可以采用本发明的原则的部分实施方式，应了解的是，本发明不限于所描述的实施方式，相反，本发明包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变型以及等同物。

实施例1

本实施例提供一种生命体征的检测装置，图1是本发明实施例1的生命体征的检测装置的一示意图。如图1所示，生命体征的检测装置100包括：

第一计算单元101，其用于根据第一预设时间范围内的微波雷达的反射信号，计算生命体所在位置的距离快速傅立叶变换(Fast Fourier Transformation，FFT)信号的随时间变化的相位分布；

展开单元102，其用于对该相位分布进行相位展开；

第一确定单元103，其用于根据预设的时间窗，确定经过相位展开的相位分布的所有局部极值点，该时间窗是根据该生命体的呼吸或心跳的周期范围而确定的；

均匀化单元104，其用于对每一对相邻局部极值点之间的相位分布进行幅值的均匀化处理；以及

第二计算单元105，其用于根据经过幅值的均匀化处理的相位分布，计算该生命体的呼吸或心跳的频率。

由上述实施例可知，通过确定距离快速傅立叶变换信号的随时间变化的相位分布的局部极值点，并对每一对相邻局部极值点之间的信号进行幅值的均匀化处理，能够增强作为检测对象的呼吸或心跳引起的信号波动并将该波动均匀化，从而能够消除生命体的移动或微动、其他物体反射的雷达信号以及呼吸谐波等因素导致的噪声的影响，获得较高的检测精度。

在本实施例中，该生命体征的检测装置可以用于各种生命体的生命体征的检测。在本实例中，以人体作为检测对象为例进行示例性的说明。

在本实施例中，该生命体征可以包括心跳或呼吸。例如，该生命体征的检测装置可以检测生命体的呼吸，也可以检测生命体的心跳，另外，也可以分别检测生命体的呼吸和心跳。

第一计算单元101根据第一预设时间范围内的微波雷达的反射信号，计算生命体所在位置的距离FFT信号，并得到该距离FFT信号的随时间变化的相位分布，该相位分布可以通过相位随时间变化的曲线来表示。

在本实施例中，第一预设时间范围至少包括一个呼吸或心跳的周期，其具体的范围可以根据实际需要而设置。

例如，以人体为例，呼吸的周期可以是3～6秒，心跳的周期可以是0.3～1.2秒。

在本实施例中，微波雷达可以是工作模式为调频连续波(Frequency ModulatedContinuous Wave，FMCW)的微波雷达。微波雷达的发射信号经过包括人体在内的物体反射后又被微波雷达接收。微波雷达对发射信号和接收的反射信号进行处理，获得差频信号。微波雷达接收到的信号是空间中所有反射信号的叠加，对差频信号进行快速傅里叶变换可以将信号分解，得到不同距离处的反射信号，该傅里叶变换称为距离FFT(Range FFT)。距离FFT处理后得到的距离FFT信号可以用以下的公式(1)表示：

S＝Asin(2πft+p) (1)

其中，A为幅值，p为相位，频率f受人体与雷达的距离影响，f＝s2d/c，s为微波雷达发射信号频率调制的斜率，d为人体与雷达的距离，c为光速。

图2是本发明实施例1的微波雷达发送和接收信号的一示意图。人体在静止时，距离FFT信号的相位p变化反映了人体的微动。人的呼吸和心跳均会导致身体的微动。如图2所示，假设人体与雷达的距离为d，且只有呼吸导致的微动，根据上述公式(1)，吸气时对应d的距离FFT信号为S₀＝Asin(2πft+p₀)，呼气时对应d’的距离FFT信号为S₁＝Asin(2πft+p₁)。

吸气和呼气时的距离FFT信号的相位差Δp与呼吸或心跳导致的胸腔的位移Δd有关，根据吸气和呼气时对应d的距离FFT信号，相位差Δp可以用以下的公式(2)表示：

Δp＝4πΔd/λ (2)

其中，λ为微波雷达信号的波长，Δd为呼吸或心跳导致的胸腔的位移。

因此，通过分析距离FFT信号的随时间变化的相位分布，可以得到人体的微动变化的规律，进而得到呼吸或心跳的频率。

在本实施例中，在第一计算单元101得到人体所在位置的距离FFT信号的随时间变化的相位分布之后，展开单元102对该相位分布进行相位展开。其中，可以使用各种相位展开方法，例如，在相位突变时进行相位展开。

本实施例的相位展开(Phase Unwrapping)，在理想情况下，可以根据相邻相位值之间的相位差对相位值加减2π来实现。

图3是本发明实施例1的相位展开之前的相位分布的曲线的一示意图，图4是本发明实施例1的相位展开后的相位分布的曲线的一示意图。如图3和图4所示，该相位分布的横坐标为时间，其单位是秒，纵坐标为相位，其单位是弧度，经过相位展开后，相位分布变得平滑，消除了不正常的相位突变。如图4所示，相位分布上较为明显的波动是呼吸造成的，而这些波动上的较小的波动，是由心跳造成的，例如，A所示的波动是呼吸造成的，B所示的波动是心跳造成的。

在本实施例中，在展开单元102对该相位分布进行相位展开之后，第一确定单元103根据预设的时间窗，确定经过相位展开的相位分布的所有局部极值点，

例如，第一确定单元103在经过相位展开的相位分布的时间轴上移动时间窗，确定各个时间窗内是否具有局部极值点，从而获得整个经过相位展开的相位分布上的所有局部极值点。

例如，第一确定单元103在经过相位展开的相位分布整个时间范围内、在时间轴上平滑的移动该时间窗，以确定所有的局部极值点。

在本实施例中，该时间窗是根据该生命体的呼吸或心跳的周期范围而确定的。例如，该时间窗的宽度为人体的呼吸或心跳的周期范围的下限值的整数倍。例如，该时间窗的宽度为该下限值的2倍。

例如，当检测对象是呼吸频率时，该时间窗根据呼吸的周期范围来确定，呼吸的周期可以是3～6秒，因此，呼吸的周期范围的下限值T_L为3秒，上限值T_H为6秒。在该情况下，时间窗的宽度可以为6秒。

又例如，当检测对象是心跳频率时，该时间窗根据心跳的周期范围来确定，心跳的周期可以是0.3～1.2秒，因此，心跳的周期范围的下限值T_L为0.3秒，上限值T_H为1.2秒。在该情况下，时间窗的宽度可以为0.6秒。

在本实施例中，局部极值点可以是局部最大值点或局部最小值点，第一确定单元103只需要确定其中的一种极值点就可以。

在本实施例中，在第一确定单元103确定了经过相位展开的相位分布的所有局部极值点之后，均匀化单元104对每一对相邻局部极值点之间的相位分布进行幅值的均匀化处理。

在本实施例中，可以使用各种均匀化处理方法，本发明实施例不对均匀化处理的具体方法进行限制。

图5是本发明实施例1的均匀化单元104的一示意图。如图5所示，均匀化单元104包括：

第二确定单元501，其用于确定相邻的第一局部最大值点和第二局部最大值点之间幅值最小的点，或者，确定相邻的第一局部最小值点和第二局部最小值点之间幅值最大的点；以及

正则化单元502，其用于当第一局部最大值点与幅值最小的点之间的第一时间间隔和幅值最小的点与第二局部最大值点之间的第二时间间隔均小于预设阈值时，对第一局部最大值点与幅值最小的点之间以及幅值最小的点与第二局部最大值点之间的相位分布进行正则化处理，或者，当第一局部最小值点与幅值最大的点之间的第三时间间隔和幅值最大的点与第二局部最小值点之间的第四时间间隔均小于预设阈值时，对第一局部最小值点与幅值最大的点之间以及幅值最大的点与第二局部最小值点之间的相位分布进行正则化处理。

在本实施例中，该预设阈值可以根据生命体的呼吸或心跳的周期范围的上限值而确定。例如，该预设阈值为上限值T_H/k，k为预设系数，例如，k为小于或等于2的正数。

例如，当检测对象是呼吸频率时，呼吸的周期范围的上限值T_H为6秒，在该情况下，该预设阈值为6/k。

又例如，当检测对象是心跳频率时，心跳的周期范围的上限值T_H为1.2秒。在该情况下，该预设阈值为1.2/k。

以下，以局部极值点是局部最大值点为例，对均匀化处理的过程进行说明。

经过相位展开的相位分布的所有局部最大值点表示为(M₁,M₂,…,M_n)，对应的时间分别为其中，M_i是时间窗范围内的最大值点，其对应的时间是对(M₁,M₂,…,M_n)中的每一对相邻的两个局部最大值点(M_i,M_i+1)之间的FFT信号进行幅值的均匀化处理。

图6是本发明实施例1的对相邻两个局部最大值点之间的相位分布进行幅值的均匀化处理的方法的一示意图。如图6所示，该方法包括：

步骤601：确定相邻的两个局部最大值点(M_i,M_i+1)之间的相位分布的最小值点L_i，该最小值点对应的时间为

步骤602：判断M_i与L_i之间的时间间隔L_i与M_i+1之间的时间间隔是否均小于预设阈值T_H/k；当判断结果为“是”时，进入步骤603，当判断结果为“否”时，结束进程；

步骤603：将M_i与L_i、L_i与M_i+1之间的相位分布正则化到(-A,A)。

例如，对于幅值在M_i与L_i之间的x，其正则化后的取值可以根据以下的公式(3)计算得到：

x′＝2(x-L_i)/(M_i-L_i)A-A (3)

其中，x′表示正则化后的幅值，x表示正则化前的幅值，L_i表示最小值点的幅值，A表示正则化幅值参数。

对每一对相邻的局部最大值点执行上述步骤601～603，从而完成对整个相位分布的幅值均匀化处理。

上面以局部极值点是局部最大值点为例，对均匀化处理的过程进行说明，对于局部极值点是局部最小值的情况，其处理的方式与上面的方法类似，此处不再赘述。

在本实施例中，由于对于检测呼吸和检测心跳使用不同的时间窗，因此，对于检测呼吸和检测心跳，第一确定单元103确定了不同的局部极值点，并且均匀化单元104针对不同的局部极值点进行了均匀化处理，得到不同的经过幅值的均匀化处理的相位分布。图7是本发明实施例1的检测呼吸时得到的均匀化处理后的相位分布的曲线的一示意图，图8是本发明实施例1的检测心跳时得到的均匀化处理后的相位分布的曲线的一示意图。另外，如图7和图8所示，经过均匀化处理后的相位分布的纵坐标不再表示具体的相位，而是表示相对的大小关系，其没有单位。

在本实施例中，在均匀化单元104对每一对相邻局部极值点之间的相位分布进行幅值的均匀化处理之后，第二计算单元105根据经过幅值的均匀化处理的相位分布，计算该生命体的呼吸或心跳的频率。

图9是本发明实施例1的第二计算单元105的一示意图。如图9所示，第二计算单元105包括：

滤波单元901，其用于对经过幅值的均匀化处理的相位分布进行带通滤波；以及

第三计算单元902，其用于根据经过带通滤波的相位分布，计算生命体的呼吸或心跳的频率。

在本实施例中，滤波单元901对经过幅值的均匀化处理的相位分布进行带通滤波，对于检测呼吸和检测心跳，可以使用不同的带通频率。

例如，对于检测呼吸，将带通滤波时的带通频率范围设置为10次/分钟至20次/分钟；对于检测心跳，将带通滤波时的带通频率范围设为50次/分钟至200次/分钟。

图10是本发明实施例1的对图7所示的检测呼吸时得到的均匀化处理后的相位分布进行带通滤波后得到的曲线的一示意图；图11是本发明实施例1的对图8所示的检测心跳时得到的均匀化处理后的相位分布进行带通滤波后得到的曲线的一示意图。如图10和图11所示，经过均匀化处理以及带通滤波后，得到了仅由呼吸或心跳引起的信号波动，从而能够精确的计算呼吸或心跳的频率。另外，如图10和图11所示，与图7和图8所示的信号类似，纵坐标不再表示具体的相位，而是表示相对的大小关系，其没有单位。

在本实施例中，第三计算单元902根据经过带通滤波的相位分布，计算生命体的呼吸或心跳的频率。以下对其计算方法进行是示例性的说明。

图12是本发明实施例1的第三计算单元902的一示意图。如图12所示，第三计算单元902包括：

统计单元1201，其用于统计第二预设时间范围内的经过带通滤波的相位分布中的局部极值点的数量；以及

第四计算单元1202，其用于根据统计出的极值点的数量计算生命体的呼吸或心跳的频率。

在本实施例中，统计单元1201统计第二预设时间范围内的经过带通滤波的相位分布中的局部极值点的数量。该第二预设时间范围可以根据实际情况而确定，例如，该第二预设时间范围是极值点较为集中的区域，或者，也可以是整个第一预设时间范围。该局部极值点可以是局部最大值，也可以是局部最小值。

例如，对于检测呼吸，统计图10中的局部最大值的数量，对于检测心跳，统计图11中的局部最大值的数量。

第四计算单元1202根据统计出的局部极值点的数量计算生命体的呼吸或心跳的频率。

例如，可以根据以下的公式(4)计算呼吸或心跳的频率：

F＝N/T (4)

其中，F表示呼吸或心跳的频率，N表示局部极值点的数量，T表示用于统计局部极值点的信号持续的时间。

由上述实施例可知，通过确定相位分布的局部极值点，并对每一对相邻局部极值点之间的信号进行幅值的均匀化处理，能够增强作为检测对象的呼吸或心跳引起的信号波动并将该波动均匀化，从而能够消除生命体的移动或微动、其他物体反射的雷达信号以及呼吸谐波等因素导致的噪声的影响，获得较高的检测精度。

实施例2

本发明实施例还提供了一种电子设备，图13是本发明实施例2的电子设备的一示意图。如图13所示，电子设备1300包括生命体征的检测装置1301，其中，生命体征的检测装置1301的结构和功能与实施例1中的记载相同，此处不再赘述。

图14是本发明实施例2的电子设备的系统构成的一示意框图。如图14所示，电子设备1400可以包括中央处理器1401和存储器1402；存储器1402耦合到中央处理器1401。该图是示例性的；还可以使用其它类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其它功能。

如图14所示，该电子设备1400还可以包括：输入单元1403、显示器1404、电源1405。

例如，实施例1所述的生命体征的检测装置的功能可以被集成到中央处理器1401中。其中，中央处理器1401可以被配置为：根据第一预设时间范围内的微波雷达的反射信号，计算生命体所在位置的距离快速傅立叶变换(FFT)信号的随时间变化的相位分布；对该相位分布进行相位展开；根据预设的时间窗，确定经过相位展开的相位分布的所有局部极值点，该时间窗是根据该生命体的呼吸或心跳的周期范围而确定的；对每一对相邻局部极值点之间的相位分布进行幅值的均匀化处理；以及根据经过幅值的均匀化处理的相位分布，计算该生命体的呼吸或心跳的频率。

例如，根据预设的时间窗，确定经过相位展开的相位分布的所有局部极值点，包括：在该经过相位展开的相位分布的时间轴上移动该时间窗，确定各个时间窗内是否具有局部极值点，从而获得整个该经过相位展开的相位分布上的所有局部极值点。

例如，该时间窗的宽度为该生命体的呼吸或心跳的周期范围的下限值的整数倍。

例如，该局部极值点为局部最大值点或局部最小值点，对每一对相邻局部极值点之间的相位分布进行幅值的均匀化处理，包括：确定相邻的第一局部最大值点和第二局部最大值点之间幅值最小的点，或者，确定相邻的第一局部最小值点和第二局部最小值点之间幅值最大的点；以及当该第一局部最大值点与该幅值最小的点之间的第一时间间隔和该幅值最小的点与该第二局部最大值点之间的第二时间间隔均小于预设阈值时，对该第一局部最大值点与该幅值最小的点之间以及该幅值最小的点与该第二局部最大值点之间的相位分布进行正则化处理，或者，当该第一局部最小值点与该幅值最大的点之间的第三时间间隔和该幅值最大的点与该第二局部最小值点之间的第四时间间隔均小于该预设阈值时，对该第一局部最小值点与该幅值最大的点之间以及该幅值最大的点与该第二局部最小值点之间的相位分布进行正则化处理。

例如，该预设阈值是根据该生命体的呼吸或心跳的周期范围的上限值而确定的。

例如，根据经过幅值的均匀化处理的相位分布，计算该生命体的呼吸或心跳的频率，包括：对经过幅值的均匀化处理的相位分布进行带通滤波；以及根据经过带通滤波的相位分布，计算该生命体的呼吸或心跳的频率。

例如，根据经过带通滤波的相位分布，计算该生命体的呼吸或心跳的频率，包括：统计第二预设时间范围内的经过带通滤波的相位分布中的局部极值点的数量；以及根据统计出的极值点的数量计算该生命体的呼吸或心跳的频率。

又例如，实施例1所述的生命体征的检测装置也可以与中央处理器1401分开配置，例如可以将该生命体征的检测装置为与中央处理器1401连接的芯片，通过中央处理器1401的控制来实现该生命体征的检测装置的功能。

在本实施例中电子设备1400也并不是必须要包括图14中所示的所有部件。

如图14所示，中央处理器1401有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其它处理器装置和/或逻辑装置，中央处理器1401接收输入并控制电子设备1400的各个部件的操作。

存储器1402，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。并且中央处理器1401可执行该存储器1402存储的该程序，以实现信息存储或处理等。其它部件的功能与现有类似，此处不再赘述。电子设备1400的各部件可以通过专用硬件、固件、软件或其结合来实现，而不偏离本发明的范围。

由上述实施例可知，通过确定距离快速傅立叶变换信号的随时间变化的相位分布的局部极值点，并对每一对相邻局部极值点之间的信号进行幅值的均匀化处理，能够增强作为检测对象的呼吸或心跳引起的信号波动并将该波动均匀化，从而能够消除生命体的移动或微动、其他物体反射的雷达信号以及呼吸谐波等因素导致的噪声的影响，获得较高的检测精度。

实施例3

本发明实施例还提供一种生命体征的检测系统，其包括微波雷达以及生命体征的检测装置，该生命体征的检测装置的结构和功能与实施例1中的记载相同，具体的内容不再重复说明。

图15是本发明实施例3的生命体征的检测系统的一示意图，如图15所示，生命体征的检测系统1500包括：

微波雷达1510，其具有信号发射部1511和信号接收部1512，信号发射部1511向生命体所在的空间发射微波信号，信号接收部1512接收反射信号；以及

生命体征的检测装置1520，其根据该反射信号进行生命体征的检测。

例如，微波雷达1510是具有三维天线阵列的微波雷达。微波雷达1510信号发射部1511和信号接收部1512的具体结构和功能可以参考相关技术。

在本实施例中，生命体征的检测装置1520的结构和功能与实施例1中的记载相同，具体的内容不再重复说明。

由上述实施例可知，通过确定距离快速傅立叶变换信号的随时间变化的相位分布的局部极值点，并对每一对相邻局部极值点之间的信号进行幅值的均匀化处理，能够增强作为检测对象的呼吸或心跳引起的信号波动并将该波动均匀化，从而能够消除生命体的移动或微动、其他物体反射的雷达信号以及呼吸谐波等因素导致的噪声的影响，获得较高的检测精度。

实施例4

本发明实施例还提供一种生命体征的检测方法，其对应于实施例1的生命体征的检测装置。图16是本发明实施例4的生命体征的检测方法的一示意图。如图16所示，该方法包括：

步骤1601：根据第一预设时间范围内的微波雷达的反射信号，计算生命体所在位置的距离快速傅立叶变换(FFT)信号的随时间变化的相位分布；

步骤1602：对该相位分布进行相位展开；以及

步骤1603：根据预设的时间窗，确定经过相位展开的相位分布的所有局部极值点，该时间窗是根据该生命体的呼吸或心跳的周期范围而确定的；

步骤1604：对每一对相邻局部极值点之间的相位分布进行幅值的均匀化处理；以及

步骤1605：根据经过幅值的均匀化处理的相位分布，计算该生命体的呼吸或心跳的频率。

在本实施例中，上述各个步骤中的具体实现方法与实施例1中的记载相同，此处不再赘述。

由上述实施例可知，通过确定距离快速傅立叶变换信号的随时间变化的相位分布的局部极值点，并对每一对相邻局部极值点之间的信号进行幅值的均匀化处理，能够增强作为检测对象的呼吸或心跳引起的信号波动并将该波动均匀化，从而能够消除生命体的移动或微动、其他物体反射的雷达信号以及呼吸谐波等因素导致的噪声的影响，获得较高的检测精度。

本发明实施例还提供一种计算机可读程序，其中当在生命体征的检测装置或电子设备中执行所述程序时，所述程序使得计算机在所述生命体征的检测装置或电子设备中执行实施例4所述的生命体征的检测方法。

本发明实施例还提供一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中所述计算机可读程序使得计算机在生命体征的检测装置或电子设备中执行实施例4所述的生命体征的检测方法。

结合本发明实施例描述的在生命体征的检测装置或电子设备中执行生命体征的检测方法可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或二者组合。例如，图1中所示的功能框图中的一个或多个和/或功能框图的一个或多个组合，既可以对应于计算机程序流程的各个软件模块，亦可以对应于各个硬件模块。这些软件模块，可以分别对应于图16所示的各个步骤。这些硬件模块例如可利用现场可编程门阵列(FPGA)将这些软件模块固化而实现。

软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域已知的任何其它形式的存储介质。可以将一种存储介质耦接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息；或者该存储介质可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该软件模块可以存储在移动终端的存储器中，也可以存储在可插入移动终端的存储卡中。例如，若设备(例如移动终端)采用的是较大容量的MEGA-SIM卡或者大容量的闪存装置，则该软件模块可存储在该MEGA-SIM卡或者大容量的闪存装置中。

针对图1描述的功能框图中的一个或多个和/或功能框图的一个或多个组合，可以实现为用于执行本申请所描述功能的通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件组件、或者其任意适当组合。针对图1描述的功能框图中的一个或多个和/或功能框图的一个或多个组合，还可以实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、与DSP通信结合的一个或多个微处理器或者任何其它这种配置。

以上结合具体的实施例对本发明进行了描述，但本领域技术人员应该清楚，这些描述都是示例性的，并不是对本发明保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本发明的精神和原理对本发明做出各种变型和修改，这些变型和修改也在本发明的范围内。

本发明实施例还公开下述的附记：

1.一种生命体征的检测方法，所述方法包括：

根据第一预设时间范围内的微波雷达的反射信号，计算生命体所在位置的距离快速傅立叶变换(FFT)信号的随时间变化的相位分布；

对所述相位分布进行相位展开；

根据预设的时间窗，确定经过相位展开的相位分布的所有局部极值点，所述时间窗是根据所述生命体的呼吸或心跳的周期范围而确定的；

对每一对相邻局部极值点之间的相位分布进行幅值的均匀化处理；以及

根据经过幅值的均匀化处理的相位分布，计算所述生命体的呼吸或心跳的频率。

2.根据附记1所述的方法，其中，根据预设的时间窗，确定经过相位展开的相位分布的所有局部极值点，包括：

在所述经过相位展开的相位分布的时间轴上移动所述时间窗，确定各个时间窗内是否具有局部极值点，从而获得整个所述经过相位展开的相位分布上的所有局部极值点。

3.根据附记1所述的方法，其中，

所述时间窗的宽度为所述生命体的呼吸或心跳的周期范围的下限值的整数倍。

4.根据附记1所述的方法，其中，所述局部极值点为局部最大值点或局部最小值点，

对每一对相邻局部极值点之间的相位分布进行幅值的均匀化处理，包括：

确定相邻的第一局部最大值点和第二局部最大值点之间幅值最小的点，或者，确定相邻的第一局部最小值点和第二局部最小值点之间幅值最大的点；以及

当所述第一局部最大值点与所述幅值最小的点之间的第一时间间隔和所述幅值最小的点与所述第二局部最大值点之间的第二时间间隔均小于预设阈值时，对所述第一局部最大值点与所述幅值最小的点之间以及所述幅值最小的点与所述第二局部最大值点之间的相位分布进行正则化处理，或者，当所述第一局部最小值点与所述幅值最大的点之间的第三时间间隔和所述幅值最大的点与所述第二局部最小值点之间的第四时间间隔均小于所述预设阈值时，对所述第一局部最小值点与所述幅值最大的点之间以及所述幅值最大的点与所述第二局部最小值点之间的相位分布进行正则化处理。

5.根据附记4所述的方法，其中，

所述预设阈值是根据所述生命体的呼吸或心跳的周期范围的上限值而确定的。

6.根据附记1所述的方法，其中，所述根据经过幅值的均匀化处理的相位分布，计算所述生命体的呼吸或心跳的频率，包括：

对经过幅值的均匀化处理的相位分布进行带通滤波；以及

根据经过带通滤波的相位分布，计算所述生命体的呼吸或心跳的频率。

7.根据附记6所述的方法，其中，根据经过带通滤波的相位分布，计算所述生命体的呼吸或心跳的频率，包括：

统计第二预设时间范围内的经过带通滤波的相位分布中的局部极值点的数量；以及

根据统计出的极值点的数量计算所述生命体的呼吸或心跳的频率。