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本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法，包括：根据相同位置上的像素点的灰度值的差异，得到每个像素点的灰度动态趋势程度；根据每个参考趋势变化折线中起始点与终止点之间的距离、每个节点的趋势夹角之间的趋势差异，获得每个参考趋势变化折线的趋势特征，根据每个参考趋势变化折线的相邻两个节点的灰度动态趋势程度之间的差异，获得滤波窗口的调整系数；根据滤波窗口的调整系数获得调整之后的滤波窗口大小，得到滤波之后的腹部图像，根据滤波之后的腹部图像进行呼吸监测预警。本发明优化了滤波窗口大小参数的精确性，提高了对呼吸重症患者的呼吸监测预警的准确性。

本发明公开了一种身份可识别呼吸监测方法及装置，向目标对象发送传输信号，并接收反馈信号，提取反馈信号中的有话段然后进行带通滤波滤除语音频段，得到接收信号，然后对接收信号做短时傅里叶变换，提取频率特征和功率特征，与身份数据库中样本进行比对，识别目标对象的身份，在识别身份后，计算得到接收信号的脉冲响应，并利用生成对抗网络进行降噪后识别出呼吸产生的脉冲响应，进而监测出呼吸速率。本发明对于目标对象的识别精度较高，在实现动态呼吸速率监测的同时避免了用户语音隐私的泄露。

本发明公开了一种基于不可听声音调频连续波的呼吸监测方法，包括：在人体监测范围内发射经调制的发射信号，使得发射信号能够通过胸腔反射；接收经过反射后的接收信号，并且对接收信号和发射进行预处理，得到消除噪音后的接收信号和发射信号；将预处理后的接收信号与发射信号进行混合处理，得到差频信号；对差频信号进行信号处理，从差频信号的变化中提取呼吸信号，进行人体呼吸监测。基于不可听声音调频连续波和基于慢特征分析的非监督的呼吸速率计算的呼吸监测方法。该方法无需额外硬件配置，仅仅利用智能手机内置的扬声器和麦克风，使用人耳感知不到的高频声音信号，利用声音信号回波完成人体呼吸监测，对不同的室内环境都具有健壮性。

本发明公开了一种基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统及方法，包括：呼吸参数采集模块，被配置为实时获取被测者睡眠过程中的呼吸参数数据；模拟量输出模块，被配置为根据获取到的呼吸参数数据是否属于正常范围，确定各呼吸参数对应的模拟量；打鼾状态判断因子模块，被配置为根据各呼吸参数的输出模拟量以及各呼吸参数对于判断打鼾状态的影响程度比例，确定打鼾状态判断因子；打鼾状态判断模块，被配置为根据打鼾状态判断因子与预设的标准因子进行比较的结果，判断是否处于打鼾状态。本发明有益效果：本发明综合考虑使用者睡眠时的呼吸频率、分钟通气量、潮气量等呼吸参数，不仅仅依靠单一参数，使得对于打鼾的判断更加准确。

本发明公开了一种呼吸暂停检测系统的检测方法，包括以下步骤：电磁波探测模块采集待测者呼吸信号并发送给呼吸检测模块；呼吸检测模块获取电磁波探测模块采集的呼吸信号后，对呼吸信号进行分析并判定呼吸是否暂停，当判定为呼吸暂停时触发报警模块发出警报；报警模块在呼吸检测模块触发下发出警报。本发明电磁波探测模块发射的电磁波可以穿透非金属介质探测到呼吸信号，不需与人体直接接触即可进行检测，不限制待测者的自由；基于时频分析和频谱分析技术，利用呼吸信号具有周期性的性质，对呼吸信号进行时频分析，估算出呼吸的多普勒瞬时频率，判断呼吸的多普勒瞬时频率是否具有周期性，从而判断呼吸是否存在，运算量小，检测速度快。