随着现代化带来的生活工作习惯的改变和不断增加的压力，失眠症患者的数量呈现逐年递增的趋势。传统的失眠治疗方法如药物治疗、心理治疗以及食物治疗等都存在着一定的弊端。新兴的物理治疗具有安全、长期、有效等优点，但目前产品研究还处于初步阶段。本文从睡眠机理入手，通过分析睡眠过程中脑电图波形与粉红噪声波形的相似特性，确定了粉红噪声对人类睡眠结构和效率的正面影响，开始了对粉红噪声睡眠仪的研究。根据谱分解定理的噪声模型结构，平稳有色噪声是由平稳白噪声通过一个时不变系统得到的。通过分析，计算机上软件自带的白噪声发生模块产生的只是伪白噪声，普遍存在非平稳及有色的缺点，其性能与理想白噪声相差甚远。针对这一问题，提出分段平稳及补偿白化的方法以得到较平稳的白噪声。同时利用AR模型法建立了粉红噪声的AR模型并得到一个相应的五阶的无限冲击响应（IIR）滤波器。为了验证该模型法的粉红噪声的性能，选用LabVIEW平台进行仿真试验。完成了白化过程实现程序框图、粉红噪声AR模型以及功率谱估计程序框图、粉红噪声播放程序框图的设计实现。通过对比分析白化前后随机序列的功率谱图及粉红噪声的功率谱图，完成了对白化方法和粉红噪声AR模型的验证。结果表明：白化后的伪白噪声功率谱的均匀性和稳定性有了很大的提高，该白化方法是有效的；通过AR模型滤波得到的信号满足粉红噪声的特性，该粉红噪声AR模型是可行的；以白化后的平稳白噪声为激励，通过AR模型滤波得到的粉红噪声性能良好，与理想的粉红噪声拟合度较高，声音较低缓柔和。在确定了算法可行的基础上，以瑞泰公司的ICETEK–F2812-A评估板为实验板，以模块化的方法构造了整个软件系统，在CCS3.3开发平台上进行了主要算法包括伪白噪声的产生及白化程序、IIR滤波器程序的设计的C语言设计实现，并对粉红噪声进行功率谱估计以进一步验证其性能。