抑郁症作为一种情感障碍,在现代社会中越来越普遍,它对人类的身心造成了巨大伤害,引起了人们的广泛关注。但是,根据已有的研究成果,我们无法透彻地对抑郁症的机理进行解释,与此同时,对抑郁症的诊断也没有可靠的量化指标,针对上述情况,论文通过使用多种非线性动力学方法对抑郁症进行分析研究。论文选择脑磁图作为研究数据,由于脑磁图具有无侵害、时空分辨率高、便于检测等优点,非常适用于抑郁症的分析,所以论文将使用脑磁图作为实验数据,并使用多种非线性动力学方法分析抑郁症患者和正常人的差异,试图找到抑郁症的有效量化指标。论文内容大致可以分为以下几部分:（1）基于符号化相对熵的抑郁症脑磁图分析本章首先介绍了符号化相对熵的基本原理,包括符号动力学理论和相对熵的基本原理。然后为了找到合适的数据长度和编码长度,本章进行了实验并将数据定为1500,编码长度定为5。然后本章通过计算过程的前向概率和后向概率计算出每个脑磁图通道的符号化相对熵,并求全通道的符号化相对熵均值,该均值反应了受试者在全脑区的符号化相对熵的平均水平,通过对抑郁症患者组和健康人受试组的全脑区符号化相对熵进行对比,我们发现两组别之间具有显著性差异,并且抑郁症患者的符号化相对熵大于正常人,而符号化相对熵即为受试者的平均能量耗散,这说明从整体而言,抑郁症患者的平均能量耗散显著高于健康人受试组,这也说明符号化相对熵可以有效地区分出抑郁症患者和健康人的生理过程的平均能量耗散程度。最后本章又从脑区间符号化相对熵的差异性的角度对比了两组受试者,并发现在5个脑区上两组别之间仍具有显著性差异,证明了算法的有效性,但是两组别间脑区间的差异性并无显著的大小关系,即无法找出抑郁症患者组和健康人受试组的符号化相对熵差异的突出脑区,这也说明两组别间各脑区的平均能量耗散水平差别较小。（2）基于多尺度互模式熵的抑郁症脑磁图分析本章探讨了抑郁症患者和健康人的多尺度互模式熵的特征。研究结果表明抑郁症患者和健康人的多尺度互模式熵值存在明显差异,抑郁症患者的熵值总是低于正常人,表明抑郁症患者的脑生理活动的活跃性较低;并且,通过分析抑郁症患者和正常人在不同脑区熵值的相对差异,我们发现两组别在额区的相对差异最大。（3）基于相位斜率指数的抑郁症脑磁图分析本章使用相位斜率指数算法探究了抑郁症患者和健康人在脑区信息流方面的差异。实验结果表明,抑郁症患者和健康人在FP,CP以及OP这三种脑区流向之间的相位斜率指数具有显著性差异。并且,为了描述每个脑区在整体上的信息流向,论文计算了各脑区的脑区信息流净通量,结果表明在五个脑区中的C区,F区和P区,两组别间存在显著性差异。