阿尔茨海默病（AD）是一种起病隐匿的神经系统退行性疾病,已经成为严重危害我国人民健康的重大疾病,所以发现AD发病的早期隐匿征兆并及时对其诊断对于延缓其发展具有重要作用。传统的神经影像学检查及体液标志物等临床检测方法仅能应用在AD已发病阶段,近年来随着AD患者的检测需求增加,利用神经电生理信号对AD进行早期诊断已成为研究热点,并且电生理信号相比于临床诊治手段具有易操作且高时间分辨率的优点,可以较好满足社区及个人的日常检测需求以达到早期监测AD发病征兆的目的。本文以APP/PS1小鼠作为模型动物,基于采集到的局部场电位（LFPs）和心电（ECG）数据,分析不同痴呆程度小鼠的心率变异性（HRV）、LFPs以及两者的耦合关系的异变特征,探究从心脑电信号异变角度诊断AD的可能,为AD的早期诊断提供理论依据。首先,对小鼠的痴呆程度进行评估,使用Morris水迷宫实验检测5、7、10、12月龄小鼠的学习记忆能力。结果显示AD组小鼠的学习记忆能力较对照组小鼠明显下降,并且随着月龄的增加对照组小鼠学习记忆能力出现缓慢下降,表明其可能受到AD和月龄的双重影响,因此根据月龄和痴呆程度对小鼠进行分组。其次,基于无创心电采集系统对各组小鼠的心电（ECG）信号进行采集,并计算得到AD小鼠HRV的异变特征。结果显示AD的出现与加深会造成小鼠的交感神经与副交感神经的调节机制失衡,表现为交感神经亢进而副交感神经活动受到抑制,但在AD早期这种失衡并不显著。然后,基于多通道记录技术对各组小鼠的静息状态海马CA1区的LFPs信号的ripple高频振荡进行特征提取并进行时频分析及格兰杰因果分析。结果显示AD小鼠海马区神经紊乱,表现为静息状态AD小鼠的LFPs信号ripple高频振荡缺失,其平均能量密度和网络连通性显著降低。最后,应用变分模态分解-传递熵分析模型对同步采集的模型小鼠的ECG和LFPs进行耦合分析,分析小鼠自主神经系统和海马区病变之间的联系。结果显示小鼠海马区与自主神经系统系统存在双向联系,LFPs对ECG方向的影响更强势,但随着痴呆程度加深两个方向的影响均出现下降。本文研究了AD模型小鼠的心脑电异变特征以及自主神经系统与海马区之间的信息传递的异变特征,为从神经异变特征角度诊断AD提供了思路。