在精密加工和检测领域中,光学干涉的技术是一种重要的方法。近年来,以激光自混合效应为理论核心的激光自混合干涉技术以其单光路、易准直、灵敏度高等优点在光学测量中迅速崛起,受到越来越多学者们的关注。激光自混合干涉技术的理论研究日渐成熟,其相关的应用研究也逐步拓展,包括振动、速度、距离、激光参数、生物医学等领域。激光器出射的激光经外部物体反射或散射后,重新回到激光器谐振腔内并与腔内原有的激光混合后,导致激光器输出激光的频率和功率发生变化的现象称之为激光自混合效应。对波动的光功率即激光自混合信号进行分析处理便可以获取外部物体的信息。本文的主要研究目的是将激光自混合技术应用于脉搏波信号的获取与分析,并且引入了支持向量机算法(SVM),实现对脉搏波的获取与分类。本文介绍了激光自混合理论的发展概况,并且归纳了应用研究的现状。接着从旋转矢量模型、F-P三镜腔理论和L-K速率方程理论全面地阐释了激光自混合效应的内在机理,并且推导出激光自混合的功率与相位方程构建激光自混合系统的数学模型。通过MATLAB仿真分析了系统各项参数对自混合信号的影响。然后设计并搭建了基于激光自混合干涉的微振动测量与实时显示的硬件系统,其系统包括自混合信号采集模块,预处理电路、整波电路以及DSP信号处理模块。通过实验验证了数值仿真的正确性以及硬件系统振动测量的有效性。最后利用SVM算法建立了脉搏波分类模型,基于PhsioBank数据库对SVM分类模型进行训练与预测分类,其预测结果准确率达到91.8%,表明了本文脉搏波分类模型的可行性。本文提出的脉搏波测量与分类系统相比于传统的需要对人体手指或手腕进行夹持的压力传感系统具有非接触的优点,为脉象诊断与人体健康评估提供了一种新的有效途径,一定程度上推动了激光自混合干涉技术应用于无创医学信号检测的进程。