基于毫米波雷达的非接触式心率检测方法通过远程捕获人体胸壁运动引起的多普勒频移来提取人体心率参数。相比传统的接触式心率检测,非接触式雷达心率检测对于特殊人群远程监护、灾后救援以及临床医疗等领域具有重要的应用价值。然而,快速且准确的雷达心率检测仍存在两大难点:呼吸谐波对心率的强干扰、短时窗下频谱分辨率不足。本文围绕上述问题,开展了短时窗下心率检测方法的研究,并论证了提出方法的有效性和鲁棒性。主要工作和创新点归纳如下:（1）提出了基于能量加权的多分辨率分析（MRA）和自适应变分模态分解（AVMD）的心跳信号分离与提取方法。利用MRA方法的多分辨率特性,为高频事件（如心跳）和低频事件（如呼吸）提供不同的时频分辨率,抑制了呼吸谐波的强干扰,实现了呼吸和心跳信号的初步分离。选取心率窄带区间中各个分量的能量比作为权重来重构心跳信号,进一步增强心率分量。采用AVMD方法构造和求解变分问题,引入了相关系数阈值自适应地确定分解模态数,将重构后的心跳信号分解为本征模态分量,克服了过分解和模态混叠的问题,实现了心跳信号的精确提取。（2）提出了频率时间相位回归（FTPR）和时窗变换（TWV）技术相结合的心率精确估计方法。利用TWV技术生成了一系列不同的时间窗口,获得了不同的频谱分辨率,选取组合心跳频谱中峰值最大的谱图,确定了最佳频谱分辨率对应的时间窗口,求解最佳时窗下相位和时间的线性关系用于精确估计心率。该方法缓解了心跳频谱的边带杂散效应,克服了短时窗下FTPR方法的心率估计误差,提高了频谱分辨率和心率检测精度。（3）开展了基于线性调频z变换（CZT）的心跳频谱细化的研究。采用CZT方法沿z平面上一段螺旋线周线作等角度间隔抽样,相比传统的全局频谱采样,增加了心率窄带区间内的采样点数,呈现了更多的心率变化细节。该方法抑制了短时窗下传统快速傅里叶变换产生的栅栏效应,提高了心跳频谱分辨率,实现了心率的准确估计。模拟驾驶行为的雷达心率检测实验结果表明,本文取得了短时窗下较高的心率准确度和较小的检测误差,验证了提出的雷达心率检测方法的有效性和鲁棒性。