轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)是从正常衰老状态过渡到阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease,AD)的一个早期阶段,主要特征表现为记忆力的损伤,日常生活能力没有显著的下降。糖尿病引起的轻度认知功能障碍是发展成痴呆的重要因素,其中2型糖尿病转换成痴呆的频率极高。随着患病率逐年上升,2型糖尿病严重影响到了患者的生活质量,因此研究糖尿病与认知功能相关的脑电信号,可加深人们对糖尿病认知功能损害机制的了解,对认知障碍的早期预防有重大意义。首先,对脑电信号的基础知识进行简要研究,其中包括脑电信号的产生机理及特点、伪迹的分类、常见的预处理方法。对国内外基于熵算法的脑电信号研究领域的最新动态以及发展趋势进行深入分析。简要分析了脑电数据的采集、糖尿病MCI纳入和排除标准以及认知功能评估的常用量表。其次,在双谱的研究基础上,进一步研究了基于AR模型估计的双谱熵算法。对Logistic映射模型的非线性动力学特性进行研究,利用Logistic映射模型对双谱熵算法进行实验仿真,同时采用抗噪性和数据长度作为分析该算法性能优劣的标准。双谱熵算法具有较好的抗噪特性和对数据长度选取不敏感的特性,因此该算法具有广泛的实用性,可以用于实际脑电数据的分析。将该算法用于糖尿病患者MCI组和对照组脑电信号的非线性变化的分析,探究双谱熵与神经心理学测试之间的皮尔森线性相关性。最后,在样本熵算法的研究基础上,进一步研究了多尺度样本熵的算法,同时采用Logistic映射模型对多尺度样本熵算法性能进行实验仿真,探索不同数据长度对样本熵的影响,在不同尺度区域内噪声强度对样本熵的影响,以及在不同尺度条件下样本熵数值的变化。将样本熵和多尺度样本熵算法用于实际糖尿病患者脑电信号分析,在短尺度区域和长尺度区域两种情况下,进行多尺度样本熵与神经心理学测试之间的皮尔森线性相关性分析。与糖尿病患者对照组作对比,在长尺度和短尺度区域内探究糖尿病多尺度复杂性的区别。