人体生理信息与复杂的生理机制直接相关，具有明显的复杂性和非线性特性。在人体心血管系统中，脉搏信号可以综合地反映人体的心脏器官和心血管系统的生理变化。对人体脉搏信号进行非线性分析的研究，为评估人体心脏器官与血液循环系统的生理状态以及研究人的情绪对生理变化的影响提供了依据，并且对进一步深入认识人体生命系统的复杂性现象及规律具有重要意义。 本文以人体的脉搏信号为研究对象，采用非线性变换技术、非线性动力学理论和混沌理论。完成脉搏信号的非线性分析，对比研究大量不同生理状态和不同情绪状态的脉搏主波间期信号的非线性特性，研究它们的非线性特性规律。 本文以小波变换理论为基础，消除了脉搏信号中普遍存在的基线漂移、工频干扰及肌电干扰噪声；利用小波变换和阈值法的结合，实现了脉搏信号的P波波峰点的定位，获得了脉搏主波间期序列；并在定位P波波峰的基础上，分别提取T波波峰点、D波波峰点、V波波谷点和脉搏初始点A，实现了脉搏信号5个特征点的提取。 本文采用代替数据法对人体脉搏主波间期序列进行非线性特性的识别。对大量的不同生理状态与不同情绪状态的脉搏主波间期信号进行非线性分析表明，健康的脉搏主波间期序列都具有混沌的非线性特性；不同年龄、不同健康状态、不同睡眠程度与不同情绪状态下的脉搏主波间期信号的混沌程度均有不同，并存在一定的规律性。 本文还对大量的不同生理状态与不同情绪下的脉搏主波间期信号进行相空间的重构以及关联维数、最大Lyapullov指数、近似熵、复杂度的估算，结果同样表明，正常脉搏主波间期序列具有混沌的特征。通过比较不同年龄、不同健康状态、不同睡眠程度以及不同情绪状态下的主波间期序列的各参数的不同，得到了一些初步的结论。 本论文将非线性方法应用于脉搏信号的研究中，为脉搏信号的研究引入了新的思路和新的方法。对不同生理状态与不同情绪状态的脉搏主波间期进行非线性分析，对于评估人体心脏器官与心血管系统的生理状态以及对人体的情绪变化对生理变化的影响研究具有重要的理论价值。