该论文涉及脑电信号处理的两上方面:一是脑电复杂度的量测及其与认知过程的关系;二是视觉诱发信号的单次提取.论文的第一部分从信号处理的角度介绍了近似熵、互近似熵的概念、性质与应用,并给出了一种计算近拟熵、互近似熵的实用快速算法.该文还通过实际算例说明了近似熵在表征信号的复杂性、互近似熵在表征信号的模式相似性方面的能力及其在脑电与认知研究中的初步应用.视觉诱发电位(VisualEvoedPotential,VEP)通常是淹滑在自发脑电和基安噪声中的微弱信号.为了跟踪VEP波形中各成分的幅值与潜伏期的变化,我们在本论文的第二部分提出了一种基于非线性方法的VEP信号的单次提取技术.该技术框架结合了小波去噪和自适应神经网络滤波的方法,分两步实现了低信噪比条件下的单次提取.仿真结果表明该文所提出的方法优于同类技术且有进一步研究的潜力.