脑干听觉诱发电位信号是当听觉系统受到特定声音刺激后表现在头顶与乳突之间约10ms的一系列电位变化,具有低幅值、低信噪比的特点,目前广泛应用于听力检测与筛选等临床实践中。针对脑干听觉诱发电位信号的提取算法,临床上主要应用了叠加平均法,但存在因刺激次数过多而引起受试者疲劳反应的缺点,对此本文研究了脑干听觉诱发电位信号的单次动态提取算法,并根据提取算法与信号特性设计一款高性价比的脑干听觉诱发电位信号检测系统。对比临床上应用广泛的叠加平均算法和小波分析算法提取脑干听觉诱发电位信号的优缺点,研究了基于小波信息熵的脑干听觉诱发电位提取算法。小波信息熵法保持了小波分析的优点,同时结合信息熵理论,利用脑干听觉诱发电位信号和背景噪声在小波域的不同统计特性,通过阈值去噪算法尽可能多地去除背景噪声分量,保留有用信号分量,其中相较于传统小波分析方法小波信息熵引进加权因子改进了阈值函数,并根据小波信息熵确定加权因子,以获得更好的去噪效果。为了证实小波信息熵提取脑干听觉诱发电位信号理论的有效性与准确性,设计了合成信号仿真实验和临床试验,分别利用叠加平均法、小波分析法、小波信息熵法提取合成的脑干听觉诱发电位和临床采集的志愿者脑干听觉诱发电位。实验结果表明:对比叠加平均方法,小波信息熵减少了试验次数,完成了诱发电位信号的单次动态提取,同时相较于小波分析方法,该算法更好的保留了信号的特征点信息(潜伏期、幅值),同时抑制脉冲信号效果更佳,使信号波形更平滑,从而验证了本文提出的小波信息熵法的有效性和准确性。