人类的大脑可以看作是一个真实存在的复杂系统,研究者们使用复杂网络理论来探究脑部功能区间的相互影响作用、脑网络的拓扑结构特点以及异常脑电波所反映的病理信息。为了找到有价值的脑电信号非线性处理方法,本文从三个方向:脑电信号复杂度、脑复杂网络度分布和特征值、脑电信号赫斯特指数H及其网络度分布幂律指数γ的关系来探究。本文使用可视图算法、水平可视图算法、有限穿越可视图算法对正常脑电信号和癫痫脑电信号(静息状态)进行系统的研究,主要分为以下三个研究方向:一、基于可视图和水平可视图的脑电信号研究,使用可视图和水平可视图算法对正常脑电信号和癫痫脑电信号构建复杂网络,并实现网络拓扑图可视化。系统的计算和研究癫痫脑电信号和正常人脑电信号网络特征,包括度分布、集聚系数和平均路径长度等。通过对照两组脑电信号的网络特征,发现癫痫患者具有更大的集聚系数和更小的平均路径长度,可视图能够有效的区分两组脑电信号,而水平可视图区分效果不理想。二、基于有限穿越可视图的脑电信号研究,使用有限穿越可视图算法对正常脑电信号和癫痫脑电信号构建复杂网络,并实现网络拓扑图可视化。系统的计算和研究癫痫脑电信号和正常人脑电信号网络特征,包括度分布、集聚系数和平均路径长度等。通过对照两组脑电信号的网络特征,发现癫痫患者具有更大的集聚系数和更小的平均路径长度,有限穿越可视图算法能够有效的区分两组脑电信号。实验结果验证了可视图算法和有限穿越可视图算法能够有效地分析大脑功能网络,并且可视图算法、有限穿越可视图算法要优于水平可视图算法,同时也为进一步研究癫痫脑电信号复杂网络的特征奠定了基础。三、基于可视图网络研究脑电信号时间序列的赫斯特指数H与其可视图网络度分布幂律指数γ之间存在线性关系,本文验证了癫痫脑电信号和正常脑电信号均满足此线性关系-(28)Hγ25,并且两组脑电信号时间序列的Hurst指数均大于0.5,证实是持续性时间序列,说明该序列具有长期记忆性。本文的研究对于临床脑功能评估、脑功能康复过程中的监测和检测都很有参考价值。