大脑是人体非常重要的器官，脑科学的研究越来越受到中国及世界各国科学家的关注。研究环境因素对脑电信号的影响，结合各种脑电信号所代表的生理心理意义，可以通过控制环境的布置来有效提高工作效率与生活质量。本文旨在利用脑电波信号检测技术和嵌入式技术，对各种不同视听环境下的脑电信号进行检测，以研究各种视听环境对脑电信号的影响机制。最后利用视听环境对脑电信号的影响机制设计一套自适应的睡眠辅助系统。
　　论文首先对环境因素影响脑电信号技术发展状况进行了介绍，然后提出了论文的研究重点包括脑电信号采集及视听环境控制软硬件平台设计、基于极差灰色模糊模型的视觉环境因素对脑电信号的单一影响及协同影响研究、视听环境对脑电信号的协同影响研究和基于视听环境的睡眠辅助系统设计四个方面。
　　脑电信号采集及视听环境控制软硬件平台采用了专用于脑电信号测量的TGAT1-L64C芯片，并利用干电极直接测量前额脑电信号，将测得的脑电数据通过蓝牙发送到上位机。上位机软件设计了Windows平台软件与Android平台软件。Windows平台软件主要用于实验数据的采集与存储，Android平台软件主要考虑到结合嵌入式系统便携式的特点完成脑电数据监测功能。论文详细阐述了脑电信号采集及视听环境控制平台各个部分的工作原理、设计结构，为实现本课题目标提供了软硬件基础。
　　在研究视觉环境因素对脑电信号的影响时，考虑了视觉环境的三个因素：颜色、频率与形状。通过极差灰色模糊模型首先讨论了这三个环境因素单独作用时脑电信号的变化规律，然后根据此规律与正交化实验的结果确定了灰色模糊矩阵，此后讨论了这三个视觉环境因素互相作用时的自适应权重，研究了视觉因素对脑电信号的协同影响机制。
　　论文研究了视听环境对脑电波的协同影响机制。首先研究了4种不同自然界声音对脑电波的单一影响，随后又研究了视觉环境中自适应权重最高的颜色因素与这些声音协同影响脑电波的机制。
　　论文最后设计了一套基于视听环境的睡眠辅助系统，并通过实验验证了此系统在提前入睡时刻到来的有效性。入睡时刻的判断通过聚类算法实现，同时讨论了睡眠脑电数据聚类中心与非睡眠脑电数据聚类中心的一些性质，提出了一种在线睡眠监测的思路。