本文采用脈搏波信號研究了警覺度的變化規律。本研究共招募 10 名受試者參加了持續 95 min 的警覺度“時鐘測試”（MCT）。試驗過程中，受試者們通過卡羅林斯卡嗜睡量表（KSS）和斯坦福嗜睡量表（SSS）主觀評價了清醒程度，同時記錄了所有受試者的目標反應時間、目標識別正確率和脈搏波信號。結果表明，根據主觀量表得分和受試者的行為學數據可以將警覺度定標為 3 個水平：前 30 min 為高警覺度水平；中間 30 min 為一般警覺度水平，后 30 min 為低警覺度水平。此外，脈搏波信號的時域特征，如：次級波峰幅值、波峰幅值、次級波峰潛伏期，隨警覺度的降低而減小，而波谷幅值隨警覺度的降低而增大；頻域特征：8.600～9.375 Hz、11.720～12.500 Hz、38.280～39.060 Hz 和 39.060～39.840 Hz 這 4 個子頻帶的能量概率也隨警覺度的降低而減小。最后，在上述 8 個特征建立的模型中，10 名受試者三分類正確率的平均值高達 88.7%。本文的研究結果證實了脈搏波在警覺度評估上的可行性，為警覺度的實時監測提供了新的思路。
睡眠是對身心健康有著重要意義的復雜生理過程，其研究范圍涉及多個學科領域。目前睡眠的定量分析主要依靠作為“金標準”的多導睡眠監測儀（PSG）完成，但是它對人體的干擾較大，并且不能反映大腦的血流動力學狀況。將功能性近紅外光譜（fNIRS）用于睡眠研究，既滿足了對人體干擾低這一需求又能夠反映大腦的血流動力學狀況。因此本文收集整理了fNIRS用于睡眠研究的相關文獻，從睡眠分期研究、臨床睡眠監測研究、疲勞檢測研究現狀等方面進行梳理總結，文章的最后總結了現有研究的局限，指出后續該領域的發展方向，以期為睡眠及腦血流動力學相關領域的研究提供參考。