腦電分析是利用數學信號分析方法和計算機技術從腦電圖（EEG）信號中提取信息。腦電圖分析的目標是幫助研究人員更好地了解大腦；協助醫生進行診斷和治療選擇；并促進腦機接口（BCI）技術。有許多方法可以粗略地對EEG分析方法進行分類。如果利用數學模型來擬合采樣的EEG信號，該方法可歸類為參數性方法，否則就是非參數性方法。傳統上，大多數EEG分析方法分為四類：時域、頻域、時頻域和非線性方法。也有后來的方法，包括深度神經網絡（DNN）。

頻域分析，也被稱為頻譜分析，是最傳統但又是xxx大和標準的腦電圖分析方法之一。它通過采用統計學和傅里葉變換方法，深入了解腦電圖波形的頻域所包含的信息。在所有的頻譜方法中，功率譜分析是最常用的，因為功率譜反映了信號的"頻率內容"或信號功率在頻率上的分布。

有兩種重要的時域EEG分析方法。線性預測和成分分析。一般來說，線性預測給出的估計值等于過去輸出值與現在和過去輸入值的線性組合。而成分分析是一種無監督的方法，其中數據集被映射到一個特征集。值得注意的是，時域方法中的參數完全基于時間，但它們也可以從功率譜的統計時刻中提取。因此，時域方法在物理時間解釋和傳統頻譜分析之間建立了一座橋梁。此外，時域方法提供了一種通過基于時間的計算來在線測量基本信號特性的方法，與傳統的頻率分析相比，它所需要的復雜設備較少。

小波變換是一種典型的時頻域方法，可以從瞬態生物信號中提取和表示屬性。具體來說，通過對腦電圖記錄的小波分解，瞬態特征可以在時間和頻率范圍內被準確捕捉和定位。因此，小波變換就像一個數學顯微鏡，可以分析不同尺度的神經節律，研究大腦信號的小尺度振蕩，而忽略了其他尺度的貢獻。除了小波變換，還有另一種突出的時間-頻率方法，稱為希爾伯特-黃變換，它可以將腦電信號分解為一組稱為內在模式函數（IMF）的振蕩成分，以捕捉瞬時頻率數據。

自然界的許多現象是非線性和非平穩的，腦電圖信號也是如此。這一屬性給腦電圖信號的解釋增加了更多的復雜性，使線性方法（上面提到的方法）受到限制。自1985年兩位非線性腦電圖分析的先驅Rapp和Bobloyantz發表了他們的xxx個成果以來，非線性動態系統理論，也稱為"混沌理論"，已經被廣泛地應用于腦電圖分析領域。為了進行非線性EEG分析，研究人員采用了許多有用的非線性參數，如李亞普諾夫指數、相關維度，以及近似熵和樣本熵等熵。

人工神經網絡（ANN）的實現被提出來用于腦電圖（EEG）信號的分類。在大多數情況下，腦電圖數據在進入神經網絡之前需要進行小波變換的預處理。循環神經網絡（RNN）曾被大量應用于腦電分析中的神經網絡實現的研究。直到深度學習和CNN（卷積神經網絡）的興起，CNN方法成為最近采用深度學習的腦電分析研究中的新寵。通過對深度CNN進行裁剪訓練，使其在數據集上達到有競爭力的精度，深度CNN呈現出卓越的解碼性能。此外，作為ANN的輸入，大量的EEG數據需要安全的存儲和實時處理的高計算資源。為了應對這些挑戰，我們提出了一個基于云的深度學習，用于實時分析腦電圖大數據。

臨床腦電圖分析被廣泛用于腦部疾病的診斷和評估。在癲癇發作領域，對腦電圖中癲癇樣放電的檢測是癲癇診斷中的一個重要組成部分。對腦電圖記錄的仔細分析可以提供有價值的見解，并提高對引起癲癇病的機制的理解。