睡眠是一个复杂的生理过程,睡眠质量的高低直接影响人体的健康水平。随着对睡眠研究的逐渐深入,人们对睡眠的认知以及睡眠质量的评估方法也都取得了长足的发展,但是在睡眠的生理机制及与睡眠相关疾病的诊断和治疗方面仍存在大量需要改进或者不明确的问题存在。在此背景下,本文以睡眠质量研究为核心,针对睡眠分期、阻塞性睡眠呼吸暂停病人的脑功能异常以及睡眠心电信号研究三个问题开展工作。本文首先综述了熵测度方法及压缩感知的理论基础,并以此为技术手段针对以上三个问题展开研究:针对第一个问题,首先研究了基于熵测度和支持向量机的自动睡眠分期方法,并进一步提出了一种新的睡眠分期熵测度算法—张量近似熵,有效地提升了睡眠分期的准确率;针对第二个问题,提出了基于模糊熵和偏侧化指数的大脑半球优势评估方法,发现并证实了阻塞性睡眠呼吸暂停病人的脑功能偏侧化现象;针对第三个问题,提出了基于压缩感知理论的睡眠心电信号采样压缩重构框架,为睡眠心电信号的大数据获取与传输提供了有效的解决方案。总结起来,本论文的主要工作包括以下几个方面:(1)详细综述了近年来应用于生理信号非线性分析的几种常用的熵测度方法,包括近似熵、样本熵、模糊熵以及模糊测度熵,介绍了在现有文献中以上几种熵测度方法在生理信号分析中的典型应用。同时给出了压缩感知理论实现的数学模型,并简要阐述了压缩感知目前在脑电信号及心电信号上的初步应用。(2)研究了一种基于熵测度算法及支持向量机的自动睡眠分期方法,分别提取脑电信号及眼电信号的样本熵、模糊熵以及模糊测度熵,并设计了基于一对多的支持向量机多分类方法,分别在独立样本测试与训练、非独立样本测试与训练两种模式下进行睡眠状态分类。实验结果表明,同等条件下该方法在睡眠分期的准确率和一致性上均具有一定的优势。(3)提出了一种新的睡眠分期熵测度算法—张量近似熵,通过将生理信号组织成张量的形式能够更加准确地模拟单一信号源的生理状态。实验结果表明张量近似熵在张量数据上表现出良好的一致性及辨识能力;在睡眠分期任务中,张量近似熵在不同的睡眠状态下具有显著的差异性,并且相对于传统的时间序列熵测度方法具有更高的睡眠分期准确率。(4)针对阻塞性睡眠呼吸暂停的脑功能异常研究,提出了基于模糊熵及偏侧化指数的大脑半球优势评估方法,发现并证实了阻塞性睡眠呼吸暂停病人存在的大脑功能偏侧化现象;同时考虑到传统的偏侧化指数只能考虑单一脑活动评估指标的问题,本文对偏侧化指数进行改进并提出了一种新的增强偏侧化指数,在临床多导睡眠监测数据上验证了该指数在评估脑功能优势不对称问题上的可靠性。(5)研究了基于压缩感知理论的睡眠心电信号采样压缩及重构方法。系统探究了影响心电信号重构精度和重构效率的多个因素,并提出了心电信号二维化处理的压缩感知应用模型,考虑心电信号的准周期特性,通过将心电信号各个心拍进行切割重组生成二维图像,能够更大程度地表现心电信号的稀疏度。实验结果表明,在此模型下可以以更低的信号采样压缩率实现满足临床需求的心电信号重构精度。