心脏振动描记（Seismocardiography,SCG）是一种用于记录和分析心脏运动过程中产生的微弱振动的技术,其波形的基准点可以有效地反映如主动脉瓣打开、二尖瓣打开、等容收缩等心脏微动事件。与现有心脏检测技术心电图相比,心脏振动描记有着同样的医疗价值,甚至在某种程度上它比心电图所反映的心动状态信息还要更加丰富。但是在过去的几十年由于检测设备的笨重以及检测算法的精度限制,心脏振动描记没有得到有效的推广。随着近几年多普勒生物雷达检测技术的兴起,心脏振动描记迎来了发展的曙光,受到了研究人员的广泛关注。本文针对心脏振动描记信号的波形提取和基准点定位中存在的波形提取算法精度不高、基准点定位算法鲁棒性低以及无接触检测方式不成熟等问题设计检测算法,并在毫米波雷达上对所设计算法进行验证,主要研究内容如下:1.针对心脏振动描记信号在无接触检测中存在静态杂波干扰,以及在检测过程中由于人体无法保持完全静止所造成的抖动干扰问题,对毫米波生物雷达回波信号进行建模,设计静态杂波滤除算法和平均最大能量距离门定位算法,使得胸腔振动信号在提取心脏振动描记信号波形前达到较高的信噪比。2.对于现有波形提取算法在提取心脏振动描记信号时精度较低等问题,设计基于滑动循环奇异谱分析的心脏振动描记信号波形提取算法。通过奇异谱分析的嵌入、分解等步骤对低频趋势干扰和高频白噪声干扰等进行抑制,提高检测精度。利用循环矩阵固有的结构和频率之间的关系,提升检测效率。对于持续时间较长的信号,采用滑动机制减小由于拼接造成的信号边缘失真,从而实现心脏振动描记信号波形的快速高精度提取。3.针对目前基准点定位算法需要依赖心电图参考信号和定位基准点不全面的问题,设计基于LSTM的基准点三层定位算法。第一层通过循环奇异谱分量LSTM将每个周期的心脏振动描记信号分割为收缩期和舒张期,第二层分别在收缩期和舒张期内对每个基准点所属的波峰（波谷）区域进行分割定位,第三层在每个基准点各自的区域内通过寻找极值将该点进行精准定位标记,通过逐步缩小基准点所在的有效范围,实现尽可能多基准点的独立精确定位。