睡眠状态下家庭日常生命体征的监测,是心脑疾病患者或潜在发病人群日常疾病预防的重要手段。生活中,如何在人们无感觉的状态下,通过方便的检测手段,长期实时获得人体的生理信息,是目前家庭日常监护中亟需解决的问题。心脏泵血过程中,与人体紧密接触支撑物的受力会发生变化或产生机械振动,称为心冲击（Ballistocardiogram,BCG）信号。心冲击信息监测系统可以在非接触的条件下,提取人体心脏活动、呼吸状态等生理信号,符合长期实时健康监护的需求。针对于此,本文开创性的以人-床动力学分析为核心,开展了基于加速度传感器的心冲击信号无束缚生理信息监测方法研究,实现了睡眠状态下人体心率的高精度实时监测,主要研究内容如下:本研究深入分析了心冲击信号产生的机理,构建了产生心冲击的一自由度和二自由度力学模型,并借助于二自由度力学模型,推导出了心冲击产生过程的传递函数,为人-床动力学分析奠定了理论基础。本研究开创性地从动力学分析的角度对人-床耦合系统进行了模态实验分析,在0～150 Hz频率内对空床、床加垫子、床加垫子加人三种工况下人-床系统的模态振型、频响函数和相干函数进行分析,得出人-床耦合系统在该频段范围内的振动规律。在此基础上确定了心冲击信号采集最佳方向为平行于受试者脊椎的方向;确定了二阶和三阶模态振型中的节点位置A为传感器布局的位置最优点,该点能够从本质上降低中高频非目标信息对心率信息提取过程的干扰,提高监测准确性,并以能量峰值和信号的稳定性为依据,通过实验验证了分析的正确性。利用高效、低延迟的DMA架构,开发了基于巴特沃斯滤波器和时频联合分布算法的无束缚实时心率监测系统。对15名受试者进行了心冲击信号与心电信号的同步采集对比实验,得出本系统具有高达98.97%的准确率以及96.07%的置信度,充分验证了本方法的实时性与准确性。本研究首次从心冲击振动信号产生的根本角度,对信号采集过程中传感器布局的方向与位置进行了分析,为心冲击信号的高精度采集奠定了理论基础,结合信号采集与处理算法,实现了高精度的心率实时监测,为心冲击信号在无束缚生理信息监测方面的应用提供了理论指导。