由于以精神疲劳为主诉的人群正在不断扩大，因此精神疲劳的评估问题引起了人们越来越多的关注。本文拟对精神疲劳的生理学指标评价方法进行探索，针对大众人群的不同精神状态，选择与人体精神疲劳状态密切相关的心电信号和脑电信号，采用非线性分析的方法挖掘其中所蕴含的精神疲劳信息，确立了用于评估人体精神疲劳的量化指标。 人体的心率变异信号包含一种1/f节律，该节律对人体的精神疲劳评估具有重要作用，本文运用小波变换的基本理论为依据，提出了一种高效、准确和实用的方法实现了心电信号R波波峰的识别，从而获得了RR间期时间序列，通过采用三次样条函数对其进行插值，并选择合理的采样频率对其进行重采样，最终获得了准确的心率变异信号信号；由于心率变异信号信号的1/f成分与信号的其它频谱交织在一起的，而1/f节律是一种低频信号，文中利用小波变换的多分辨率特性，把心率变异信号信号中的1/f成分与非1/f成分分离开来，实现了心率变异信号的1/f节律提取。 人体的脑电信号包含了四种基本节律，这些节律随着人体的精神状态的变换而变化。本文利用小波包分解同时具有较高的低频和高频分辨率的特性，设计了6层小波包分解滤波器，提取了脑电信号中的四个与人体精神状态有关的基本节律，其中包括1/f节律；计算各个节律的频带能量比例特性值，并建立精神疲劳的评估判据，把人体的精神疲劳分为非精神疲劳、轻微精神疲劳、中等精神疲劳和严重精神疲劳，从而实现了人体精神疲劳的量化评估。 综合以上所提取的心率变异信号和脑电信号的1/f节律，采用非线性分析的方法，分别计算了两种节律的李亚普诺夫指数、复杂度、近似熵等非线性参数，这些数值的与人体的精神疲劳程度密切相关，我们从中归纳了六项非线性判据，用来对人体精神疲劳进行量化评估，再与脑电信号四个频带能量比例数值的评估结果进行比较，两种评估方法基本一致。