随着生活步骤的加快和工作压力的加大,越来越多的人开始感受到睡眠问题带来的困扰。睡眠质量关系着身体健康与和工作效率,睡眠分期结果是衡量睡眠质量的重要指标和诊治睡眠障碍性疾病的重要途径。EEG是脑部电位活动的反映,通过对睡眠EEG的研究可以获得睡眠时脑部活动概况,所以通过睡眠EEG的分期研究对改善睡眠质量或者诊治睡眠障碍性疾病有很大的意义。EEG是非线性信号,EEG的非线性分析是目前睡眠研究的热点。ECG也是非线性信号,本文通过基于睡眠EEG、ECG的符号转移熵的睡眠分析方法和基于EEG的熵产生率即平均能量耗散的睡眠分析方法来进行清醒期和非快速眼动睡眠Ⅰ期的分期研究。研究发现:符号转移熵、平均能量耗散很好的体现了睡眠状态的变化,在清醒期较大,在非快速眼动睡眠Ⅰ期较小,并经过差异显著性检验和多样本验证。经分析认为随着睡眠加深,身体单元不断耦合,因此符号转移熵变小;随着睡眠加深,神经细胞突触连接强度减弱,减弱了基因表达的失衡和无序性趋势,因此熵产生率减小。可见实验结果与理论分析是相符合的。因此符号转移熵、平均能量耗散可以作为睡眠自动化分期参数补充到睡眠分期研究中来,在临床上可以通过多参数分析,达到睡眠分期的更高的准确性。