本申请公开了基于太赫兹和循环神经网络的人体呼吸和心跳检测方法，该方法通过太赫兹雷达信号进行人体生理感知信号的获取，采用降噪方式对信息进行预处理，随后对处理好的信号数据进行标记，并通过构建的循环神经网络模型进行训练，训练后得到相关模型；其技术要点为，本申请提供的技术方案在对太赫兹回波信号进行降噪处理的基础上，采用经验模态分解的方法，将原始信号分解为不同频率上的固有模态函数，通过设计的多层循环神经网络对数据进行学习，构建对人体心跳和呼吸信息的识别模型，可有效地除去噪声对太赫兹回波信号的影响，具有较好的鲁棒性；通过对高频信号和低频信号进行特征融合的方式，更好地提高对该信号的检测准确率。