1.一种基于毫米波雷达的非接触式ECG信号监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、毫米波雷达发出线性调频连续波，并接收人体反射信号，通过混频器生成中频信号，并对其进行距离维度的傅里叶变换构建二维数据矩阵；

S2、通过分析二维数据矩阵在不同距离仓下的呼吸频带能量的分布，对矩阵进行静态和动态干扰消除，利用干扰消除后的矩阵能量强度定位人体胸腔的位置；

S3、基于胸腔心脏和颈部的相对空间关系，进一步定位胸腔心脏和颈部区域，对目标区域使用二阶差分的方法消除身体和呼吸活动的干扰，获得胸腔心跳和颈动脉脉搏的候选信号集合；

S4、对候选信号使用基于变分模态分解分割算法，得到一系列的心跳周期信号，利用周期信号之间的相似性进行基于动态时间规划的评估算法，筛选出高质量的胸腔心跳信号和颈动脉脉搏信号；

S5、采用等频分箱的方法处理心电图数据，平衡ECG波形的幅值分布，将筛选得到的胸腔心跳信号和颈动脉脉搏信号结合同步采集的心电图信号，通过滑动窗口采样的方法构建具有时间依赖性的数据集；

S6、将生成的数据集输入到ECG预测模型，模型通过提取信号间的时间和空间特征捕捉心跳信号的周期性和波形细节，预测ECG的值。

2.如权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的非接触式ECG信号监测方法，其特征在于，所述步骤S1中，将毫米波雷达置于待检测人员前方，设置发射线性调频电磁波的相关参数，混频器将发射和接收的信号混频后生成中频信号；中频信号数据按接收时序存储，其维度为 ，其中 表示单个啁啾的采样点数， 表示每帧数据包含的啁啾数量， 表示接收信号的天线数，同时， 为每帧

数据长度；对单天线接收的数据进行距离维度快速傅里叶变换，生成包含信号幅值和相位信息的二维矩阵，其维度同样为 。

3.如权利要求1或2所述的一种基于毫米波雷达的非接触式ECG信号监测方法，其特征在于，所述步骤S2中，提取二维数据矩阵 不同距离仓的相位信号，对相位信号进行解缠绕后经过经典呼吸频带的带通滤波器获得子频带信号；计算其子频带信号的瞬时能量，并重组为呼吸能量矩阵 ，其维度与原始矩阵 相同，对 矩阵进行距离维归一化处理得到 ；随后 与原始矩阵 进行Hadamard积运算获得矩阵 ，通过搜索 矩阵在距离维度上的能量极值点定位人体胸腔中心位置。

4.如权利要求1或2所述的一种基于毫米波雷达的非接触式ECG信号监测方法，其特征在于，所述步骤S3中，根据胸腔区域的辐射直径为15至25厘米，颈动脉区域位于胸腔上方15至25厘米处，辐射范围为8至12厘米；结合毫米波雷达的距离分辨率4厘米，选取胸腔区域内的5个连续距离仓以及颈动脉区域附近的3个距离仓作为目标信号提取区域；对每个距离仓的相位信号进行二阶差分处理，抑制身体和呼吸的干扰，得到多个心跳候选信号，分别构成胸腔心跳和颈动脉脉搏的候选信号集合。

5.如权利要求1或2所述的一种基于毫米波雷达的非接触式ECG信号监测方法，其特征在于，所述步骤S4中，采用变分模态分解算法分解相位信号并提取心跳的主频信号；并基于幅值阈值进行峰值检测算法，根据波峰所在的位置分割心跳周期，得到一系列周期片段；利用动态时间规整DTW计算周期片段之间的相似性，结合平均链接法进行层次聚类，根据肘部法则确定最佳聚类数，选取样本数量最多的簇中心作为这段候选信号的模板信号，并计算模板信号和所有周期片段的DTW平均值作为评分P，筛选候选信号集合中评分最低的信号作为高质量的胸腔心跳信号和颈动脉信号。

6.如权利要求1或2所述的一种基于毫米波雷达的非接触式ECG信号监测方法，其特征在于，所述步骤S5中，为了避免模型训练偏差，采用等频分箱方法对同步采集的ECG信号进行预处理，将原始ECG信号的采样点按电压值升序排列，划分为若干个箱体，确保每个箱体包含相同数量的数据点，将箱体内的ECG数据进行归一化，确保分布于[0,1]的区间内，同时保留原始波形形态的趋势，将筛选得到的胸腔心跳信号、颈动脉脉搏信号和ECG信号对齐时间和采样率，按时间戳存储在大小为3*n的联合数据矩阵中，其中n为信号的长度；采用滑动窗口的方法对矩阵进行分割，并以当前窗口下一个时间步的ECG电压值数据作为标签构建数据集。

7.如权利要求1或2所述的一种基于毫米波雷达的非接触式ECG信号监测方法，其特征在于，所述步骤S6中，ECG预测模型采用并行网络架构，时间卷积网络结合通道注意力机制提取空间特征，动态分配胸腔心跳信号和颈动脉脉搏信号的权重，双向门控循环单元结合全局注意力提取时间特征，重点捕捉心电图中P‑QRS‑T波群的周期性规律。