脑电信号是大脑皮层的神经元具有的生物电活动，脑电信号中包含大量的有用信息，也是分析睡眠和评估睡眠质量的一种重要工具。不同睡眠期<[1]>有不同的形态特征。脑电用于睡眠研究已有很长的历史，最初是对脑电波形进行人工判读，但这需要很大的工作量，且有赖于判读者的个人经验，往往夹带有主观因素，缺乏一致性客观标准。随着信号处理技术的发展，时域，频域等信号处理方法被应用到了脑电信号的分析上来，这无疑为人工判读提供了有力的帮助，但其方法还远远满足不了实际需要。研究脑电与睡眠的关系，进一步提高利用脑电信号对睡眠质量进行自动判断的准确性和客观性仍然是大家所关注的研究课题之一。 本论文应用多种非线性方法对脑电在各种睡眠期的变化进行了分析，试图从客观量化的复杂性度量来刻划整个睡眠过程中睡眠深度的变化情况。首先概括了国内、外脑电信号的检测技术和分析处理方法。接着讨论小波分析方法在脑电信号检测中的应用：用小波分析滤除脑电信号中的噪声；用小波分解与重构法滤除基线漂移；用小波分解与重构和极大值法滤除脑电信号中的肌电干扰：用小波多分辨率分析方法提取脑电节律信号。进而，运用处理结果进行睡眠分期，主要研究复杂性测度方法在睡眠脑电分期中的应用，利用近似熵对睡眠脑电信号进行分期处理，统计结果表明利用近似熵分析方法，可以对脑电进行分析处理，并对睡眠进行自动分期，效果较好。最后，还提出对睡眠脑电信号进行三阶统计量分析，并研究不同分期下睡眠脑电的双谱特性。研究结果表明，不同脑电信号的高斯偏离程度明显不同，特别是双相干系数能够区分不同分期下睡眠脑电的信号特征，有望成为临床监护和睡眠分析的一个指标。