这研究的目的是根据EEG信号的复杂性措施的值识别大脑的函数和状态。30件正常样品和30件耐心的样品的EEG信号是镇定的。为未加工的数据基于预处理，为复杂性措施的一个计算程序被编译，所有样品的复杂性措施是计算的。吝啬的值和控制组的复杂性措施的标准错误作为0.33和0.10，并且正常的组作为0.53和0.08。当信心度是0.05时，为控制组的复杂性措施的正常人口平均数的信心间隔是(0.2871,0.3652)，并且(0.4944,0.5552)为正常的组。正常样品和耐心的样品能清楚地是的统计结果表演由措施的价值区分了。在临床的药，结果能是是引用评估函数或状态，诊断疾病，监视大脑的康复进步。
