据世界卫生组织(WHO)统计显示，脑病患者急剧上升，已居各类疾病的前沿。在发达国家，中风已经成为死亡的第三号杀手，而其中80％的中风是由于大脑缺氧缺血所造成。缺血缺氧脑损伤时间越长，脑病越严重、后遗症的发生率也越高。因为其重要的临床意义，已经受到越来越多的临床医护工作者和研究人员的关注。 本论文的目标是从心率变异（HRV）信号中得到缺血缺氧脑损伤的特征参数，在大脑出现缺血缺氧的第一时间进行报警，防止大脑长时间的供血供养不足，从而为及时的救护争取时间。 本文主要是通过对传统的点序列模型进行展开，探讨了HRV信号的1/f分形特性，同时分别从尺度特征、自相拟过程以及瞬时能量突变这三个角度引入了三种不同的算法：阿仑因子（AF）、小波变换标准差（WTSD）和非线性能量算子（NEO）。 根据实验结果，本文对这三种方法进行了比较和自主神经调节机制的解释，表明：从HRV信号的1/f分形特性提出短时分析的有效性，以及缺血缺氧脑损伤下自主神经调节与HRV信号的相关性，从而为临床提供一种新型且实用的监护手段。