随着生活节奏的加快、工作压力的增大以及人口老龄化的到来，失眠症已经成为悄然发展的现代社会流行病，严重影响了人们的身心健康，降低了人们的生活质量。因此，对睡眠质量进行准确客观的评价，探索改善人们睡眠质量的更加安全有效的新方法是医学和生物医学工程的重要课题，具有重要的实用价值和社会价值。准确的睡眠分期是进行睡眠质量评价和相关疾病诊断的重要依据，而已有的自动睡眠分期方法大都以脑电信号为主。但是，随着人们对分期结果准确性的要求越来越高，单独使用脑电信号的睡眠分期已经不能满足人们的要求。因此，探索其他生理信号在睡眠过程中的变化规律、建立更加准确可靠的多参数睡眠分期方法，并将其应用到睡眠研究的实际问题中是当前的研究热点。本课题的研究目的就是试图建立一种心脑电结合的多参数睡眠分期方法，并利用该方法初步探索低频磁场对失眠症的治疗效果。本文的研究内容如下：首先，从时、频、非线性等角度分析了睡眠过程中脑电、心电信号的变化规律；其次，针对特征之间存在的过度关联现象，提出将主成分分析和支持向量机结合使用的自动睡眠分期方法。利用支持向量机在处理小样本、非线性分类问题中的优势结合主成分分析的特征降维，在减小运算量的同时解决了由于特征冗余所造成的过拟合问题；随后，本文还将多参数分期方法与单独使用脑电的分期方法进行了对比，结果表明多参数分期方法能够有效地提高分期的准确率；最后，本文设计并进行极低频磁刺激作用下的睡眠实验，利用所建立的多参数睡眠分期方法对受试者刺激前、中、后的睡眠结构进行分析，并结合阿森斯睡眠量表从主客观角度综合评价低频磁场对睡眠障碍症的治疗效果。综上所述，本文通过分析睡眠过程中心脑电信号的变化规律，建立了基于主成分分析和支持向量机的多参数睡眠分期方法，并利用该方法初步分析了低频磁场对失眠症的治疗效果，为睡眠研究提供了实践基础。