复杂性分析在生物信号的分析研究中有着极其重要的意义。

研究睡眠脑电信号(EEG)的复杂性。首先对脑电信号进行预处理;然后利用小波熵,功率谱及双谱,相关维数分析脑电信号的复杂性;总结脑电信号复杂性的规律。

一、利用小波包变换去除脑电信号中的低频干扰成分，并去除脑电信号中的奇异值，实现脑电信号的预处理。这种预处理有效地去除了脑电信号的噪声干扰和奇异值。预处理前,受干扰的脑电信号中挑选两组子序列，复杂度分别为0.2232±0.0730,0.4721±0.0705,由于干扰的存在，同一脑电序列不同段上的复杂度差异很大。预处理后两组脑电子序列复杂度分别为0.6286±0.0240,0.5911±0.0583。如果不对脑电信号进行预处理，将得到一些不可靠的结果；因此，脑电信号的预处理是必要的.这种预处理有效地去除了脑电信号中的干扰,同时较好地保留了脑电信号中的有用信息。

 二、利用小波包变换提取出五种脑电节律所在频率段的脑电信号，利用小波熵，功率谱及双谱,相关维数分析此脑电信号；找出随着睡眠状态的变化,脑电信号复杂性的规律。研究结果表明:清醒期大脑的复杂性较大，而且波动最大，随着睡眠的加深，复杂性降低且变异减小，到了快速眼动期,复杂性有所增大。四种复杂性测度从不同角度表现了脑电信号复杂性的演变规律，小波熵计算简单。