近年来,随着人们生活水平的不断提高,人们的生活质量也得到了很大的提高,正在大步迈入和谐社会。同时EEG也得到了长足的发展,人们对EEG分析结果的要求越来越高。作为一门高科技综合学科,EEG的研究分为很多类别。其中,EEG的自动识别是其中关键技术之一。随着EEG的发展,涌现了许多做EEG自动识别的方法。本文主要介绍了EEG的相关知识,其中包括EEG的基本成份和分类以及EEG的视觉分析的基本过程;还介绍了小波分析的基本原理,对连续小波变换、离散小波变换和多分辨分析做出了深入的分析。本文利用小波变换来进行EEG自动识别的研究,试图将EEG自动识别由当前的癫痫领域扩大到更多的病症中来。本文提出了一种改进小波基的方法。该方法是利用连续小波变换来对EEG信号进行分析,然后选定一个最合适的小波基。在自动识别的过程中,首先对棘波和尖波以及慢波进行处理,先分离出这些波来。然后用基于改进小波基的小波变换来确定它基本波的成份,进行特征提取。最后给出分析报告及诊断。实验证明此方法有良好的可行性和有效性。