当前针对复杂网络的研究越来越多，复杂网络有其独特的研究方式，同时复杂网络也与各个学科都有联系。通过对脑网络的分析发现，复杂网络的相关理论对脑网络的研究有很大的帮助。因此，本文将结合复杂网络原理对脑网络的同步问题展开研究分析。目前对相位同步问题的分析主要有两种方法，即希尔伯特相位同步分析方法和小波变换相位同步分析方法。本文将基于希尔伯特相位同步分析方法来对脑电波所含的α波、β波、δ波和θ波进行研究，同时结合相关数据构建复杂脑网络，并获得平均度、聚类系数、平均路径长度等具体参数。在此基础上结合上述数据来对脑网络进行分析，分析所需的数据来源于对被测试者进行的针刺试验，从中采集他们的脑电信号所得。本文的研究思路为:首先，选取合适的网络节点来构建网络，本文将采用对被测者进行数据采集时所带的电极帽内的64个电极为网络节点，构建的网络为环形网络。其次，对数据进行离线分析处理，对具体信号进行希尔伯特相位同步分析，通过相位同步指数的运算处理，经过适当的阈值调整后，可以得到构建复杂网络所需要的矩阵。最后，对形成的复杂脑网络进行相应的平均度、聚类系数以及平均路径长度计算。这里值得注意的是希尔伯特变换和相位同步指数对研究所起的重要作用。分析结果表明，α波、β波、δ波和θ波确实会对人脑产生作用，而且在进行针刺治疗时δ波的作用是最强烈的，我们从中可以获得在针刺治疗时脑电波的反馈效果。同时，分析表明α波、β波、δ波和θ波对脑前半部的作用比较明显。同时我们结合具体的复杂脑电网络的平均路径长度、聚类系数和平均度的数值，并进行分析后可以得到α波、β波、δ波和θ波对脑网络的作用是分情况的，这一结论是可以通过实验数据反映的。