随着社会的发展和科学技术的进步,人们的生活和工作压力越来越大,导致越来越多的人存在睡眠障碍。目前一些有关睡眠的监测装置功能单一,没有同时兼顾睡眠监测和助眠双重功能。为了解决以上问题,本文设计了一种基于脑电的助眠监测系统。本文的主要研究内容如下:首先,研究了脑电信号的采集、产生等相关理论知识以及脑电信号的处理、分期方法,为课题开展的睡眠分期和睡眠质量分析提供理论支持。其次,设计并开发了基于脑电的助眠监测硬件系统。系统硬件包括脑电采集电路和助眠装置两部分,脑电采集电路通过TGAM模块实现脑电信号的采集、预处理,并由单片机将采集的信号上传给上位机进行后续处理。助眠装置包括助眠灯、助眠音乐和电子按摩三个模块。再次,实现了脑电信号的睡眠分期和睡眠质量评估。首先对睡眠脑电信号进行降噪处理,对比巴特沃兹滤波与小波变换的滤波,经过实验验证,小波滤波的效更好。然后选用小波包分解、KC复杂度以及近似熵提取特征参数,并将特征参数输入支持向量机完成分类识别,分类准确率达到88%。最后,设计了不同助眠模式下的睡眠监测实验,并对实验进行对比分析,结果表明,助眠音乐与电子按摩组合的助眠模式效果更好。