睡意检测是指能够通过某种技术手段对被检测对象是否处于睡意状态做出判断，睡意虽然是正常的生理现象，但是在一些特殊的群体，可能会引起十分严重的后果，甚至危及生命。为寻找实时可靠的睡意检测方法，本文主要进行了以下几个方面的工作：　　 (1)研究睡意状态脑电信号的特点，并与清醒状态进行对比，利用脑电信号中蕴藏的各种时域、频域、时频域、非线性动力学信息来寻找合适的检测方法并论证了分析方法的可行性。　　 (2)设计合理而有效的实验方案，主要以在校学生为研究对象，利用美国BIOPACMP150多导生理信号记录仪及相应模块采集35位被试者睡意状态与清醒状态的生理信号。　　 (3)以MATLAB为主要数据分析平台，配合使用EEGLAB工具箱、Acknowledge软件对采集的信号进行去工频干扰、去除基漂、提取四种节律波等操作，使用Acknowledge软件和希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huangtransform，HHT)方法去除脑电信号中的眼电伪迹。　　 (4)参考采集到的眼电等生理信号依照国际通行的R&K规则对原始脑电信号进行分期，将睡意实验采集到的脑电信号划分出觉醒期与睡眠1期，截取睡眠1期之前连续60s共60000点睡意处脑电信号，作为待研究信号；截取清醒状态60s脑电信号，作为对照组信号。　　 (5)在提取C4-P4和T4-T6导联脑电四种节律的基础上，计算脑电节律波幅度的平方，并应用Tsallis熵对脑电信号Alpha节律和Theta节律进行非线性分析，提出一种基于脑电信号幅度和Tsallis熵的睡意检测方法。　　 (6)针对上述方法对Alpha节律检测效果不理想的状况，提出如下改进方法：对其中十位被试者的C4-P4导联30000点睡意脑电信号进行HHT分析，利用EMD分解的自适应性分解出Alpha节律对应的IMF模态分量IMFα，并计算该分量的Tsallis熵值。　　 研究结果表明，睡意的来临与脑电信号的变化息息相关，C4-P4导联Alpha节律幅度平方的均值在清醒和睡意状态具有非常明显的差别；清醒状态C4-P4、T4-T6导联脑电Theta节律的Tsallis熵值显著高于睡意状态；C4-P4导联清醒状态Alpha节律对应的模态分量IMFα的Tsallis熵值显著高于睡意状态，因此，应用C4-P4导联Alpha节律幅度或IMFα分量的Tsallis熵，结合T4-T6导联或C4-P4导联脑电Theta节律的Tsallis熵，是能够实现睡意状态实时可靠检测的有效方法。