生命信号提取是指对雷达非接触方式检测到的混频生命信号运用适当的信号处理方法,抑制噪声干扰,并分离出呼吸和心跳信号的方法,小波变换因其时频多分辨率特性,成为生命信号处理的有效工具。该方法克服了接触式检测中干扰大、准确度低的缺陷,由于软件信号处理缺乏实时性,本文在STM32F4X开发平台上进行小波变换的硬件实时实现,提取出了呼吸和心跳信号。为此,全文需完成以下工作:　　1.在对雷达非接触式生命信号检测与提取的相关理论回顾的基础上,建立雷达生命信号检测系统的数学模型,并在Matlab中对其进行仿真分析,以验证小波变换方法在微弱信号提取及去噪处理上的有效性。　　2.在小波变换及小波去噪相关理论的基础上,选取出适合于本次实验信号的小波基函数、分解层数、阈值和阈值函数,同时通过比较几种小波去噪方法,得到了适合本研究的小波软阈值去噪方法。　　3.介绍系统硬件平台STM32F4X及其软件开发平台KEIL MDK-ARM的相关知识和算法设计流程,进行各主要部分的分块编程。　　4.整合硬件实现中的各分块程序,分别运用软硬件两种实现方式对三组实验数据进行小波变换处理,抑制噪声,提取出呼吸和心跳信号,并将在Matlab中软件处理的结果作为硬件实现结果的参照,对各组数据进行分析对比。　　本项工作为用非接触法测量生命信息的系统走向实用化、小型化迈进了一大步。