轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)作为阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease,AD)早期阶段的表现特征,已经成为目前AD早期诊断关注的重点。糖尿病是引发老年人认知功能衰退的一个重要因素,因此研究糖尿病患者MCI脑电信号与认知功能之间的相关性脑电特征有着重要的意义。该文通过研究互熵和多元多尺度熵方法,对糖尿病患者MCI脑电信号的非线性特征进行分析。首先,简单阐述了脑电信号的理论基础,介绍了评估MCI的神经心理学量表,并说明了文中所采用的脑电信号的采集方法以及对其进行预处理的方法。其次,研究了互样本熵、互模糊熵以及互模糊测量熵三种互熵算法,利用耦合高斯模型和耦合MIX(p)模型分别对三种算法的耦合系数、数据长度和阈值r等参数进行了仿真对比实验,发现互模糊测量熵算法的稳定性和抗噪性能最优。因此,将互模糊测量熵应用于实际的糖尿病患者MCI脑电信号分析中,发现MCI组和对照组的熵值存在显著的差异。对认知功能和脑电信号的互模糊测量熵值进行皮尔森线性相关性分析,结果表明两者间存在显著的相关性。最后,研究了多尺度样本熵和多元多尺度样本熵两种算法,并利用随机白噪声信号和1/f噪声信号对算法的性能做仿真分析,结果显示多元多尺度样本熵算法能够反映脑电信号通道内部的自相关性和通道间的长程相关性,从而量化脑电信号的复杂度。因此,将其应用于糖尿病患者MCI的脑电信号的复杂度分析中,发现两组受试者脑电信号的复杂度存在显著差异,通过采用皮尔森线性相关方法分析发现脑电信号的复杂度与认知功能间存在显著的相关性。