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现代社会竞争激烈，生活节奏加快，工作时间不断延长，给人们心理带来前所未有的压力，不断引发各种生理和心理疾病，严重威胁着人类的身心健康，因此放松训练的研究具有重大的意义。近年来，脑电信号的检测与分析技术取得了很大的进步，数字信号处理技术与模式识别方法蓬勃发展，其在生物医学信号处理中的应用也越来越为人们所关注。脑电现已成为最广泛的评定中枢神经系统变化的指标之一，被誉为监测放松与疲劳程度的“金标准”。本研究提出了基于脑电数字信号处理的放松训练评价系统，该系统实现了对放松训练的客观定量的评定。在脑电信号分析方面，本文既应用了经典的时域和频域方法，又应用了特征提取和模式识别技术，提高了脑电评估的精度和准确性。此外，本文针对脑电的非线性特征和存在的个体差异问题也做了深入的研究。最后，本文为放松训练开发了一套基于脑电信号处理的实时评价系统。
本文主要创新点和研究成果如下：
(1)针对“亚健康、心理危机、过度劳累即这一社会热点，本文填补了国内外放松训练的研究空缺，研究了放松训练对于脑力疲劳的预防和恢复作用，结果表明放松训练可以有效提高劳动效率，缓解脑力疲劳导致的生理和心理压力，适用人群十分广泛，可以产生巨大的社会效益。
(2)针对目前放松训练缺乏客观定量的评定，本文利用了脑电数字信号处理技术实现对大脑状态的定量分析。过去的主观分析方法只能给出定性分析，而行为学方法很大程度上依赖于被试者的配合程度，因此本文提出了基于脑电信号处理同时结合主观和行为学分析的系统分析方法，实现了对放松训练的客观、定量、系统的评价，并着重从神经电生理学的角度给出解释。
(3)针对脑电信号特征参数很多，分类器设计难度较大的问题，本文提出了利用特征提取和特征压缩的方法从原始脑电功率谱特征中提取了少数几个综合指标。结果表明，本文的特征提取方法实现了在低维特征空间中对脑电信号进行可视化，并继而利用模式分类算法有效地判定大脑的不同精神状态。
(4)针对目前脑电信号评价精度不高，容易受到噪声和伪迹信号影响的问题，本文提出了基于独立分量分析和相关法去除伪迹信号的方法。结果表明这两种方法
都能有效去除伪迹信号，而且各有优点和应用的情境，为通用、实时、高效和稳定地去除伪迹提供了适用的技术。
(5)针对脑电评价系统适应性不强、容易受到个体差异影响的问题，本文详细分析了造成个体差异的不同成因，针对不同成因提出了相应的解决方案，如最大最小归一化方法和个体基础差异校正方法。分析结果表明，这些方法简单易行，能有效减小和部分消除个体差异。本文还进一步提出了具有个体针对性的放松训练，从而提高了脑电评价系统的适应性和实用性。
(6)针对脑电信号的时变和非平稳特性，本文研究了脑电的非线性参数包括L—Z复杂度和近似熵分析，探索了这些参数与人的精神活动、思维活动、疲劳程度的关系。研究结果表明，脑电的非线性参数与思维活动和脑力疲劳之间存在一定的关联性，这为大脑状态的研究提供了新的视角和方法。
(7)针对目前脑电图主要通过人工分析，效率低下，工作繁重的问题，本文设计了脑电信号自动分析实时评价系统。该系统不仅可以使人从繁重的工作中解脱出来，而且能够减少人工分析的主观性，提高工作效率和分析结果的一致性。该系统融合了主观评价指标、行为学指标和生体信号指标，侧重脑电自动判读部分。系统实时分析脑电信号与人体精神状态的关系，图形化动态显示了生体信号指标的变化。结果表明，该系统有助于发现离线分析时容易被忽略的脑电特征，有利于发现被试者脑电的个性特征，实现了人一系统之间的交互。