针对现有雷达非接触生命体征检测精度低、实时性差等问题，提出一种基于调频连续波（FMCW）雷达的人体生命体征检测算法。首先，通过毫米波雷达获取生命体征信号；其次，利用改进的经验小波变换（EWT）算法，实现生命体征信号的自适应分解和重构，通过引入麻雀搜索算法（SSA）和模糊熵（FE）寻找频谱分割线的最优值；最后，通过改进频率插值的估计算法计算心率和呼吸频率。通过与医用重症监护仪进行对比实验验证所提算法的优越性和鲁棒性。实验结果表明，所提算法相较于小波变换（WT）算法、CEEMD（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition）算法和VMD（Variational Mode Decomposition）算法，均方误差（MSE）分别减小了77.65、27.25和21.05，平均绝对百分比（MAPE）分别减小了7.33、4.33和3.42个百分点，实时性分别提高了0.72 s， 16.74 s和1.87 s。同时，利用所提算法也实现了对心率变异性（HRV）的检测。
