脑电(EEG)信号分析系统是信号与系统，计算机技术和生物医学技术等多学科交叉的研究领域，被广泛应用于癫痫诊断，神经监护，麻醉深度等临床诊疗中。但是由于对脑电信号分析的准确性受到计算机软件分析方法，和信号采集过程中噪声干扰等因素的影响，使得分析结果的准确性得不到保证。因此，本文以此为切入点，开展EEG软件系统研究。 本文首先针对人体脑电生理信号的分析和处理问题，深入研究现有的傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换理论，详细分析并得出上述三种信号分析和处理方法在对非平稳脑电信号分析和处理中的不足之处，引入小波包变换方法以改进脑电信号的分析和处理，对脑电中高频和低频信号进行同时研究，并在此基础上，分析和求解出四个指数：峰值频率，节律波相对能量，边值频率和能量曲线，为医疗诊断提供更加丰富的信息。 在小波包变换算法研制的基础上，作者深入研究了面向对象理论和统一建模语言(UML)的机制，结合设计模式和三层架构的理论，对脑电(EEG)软件系统进行UML建模，提出了灵活、健壮的软件架构，实现了EEG软件系统开发的UML模型。 通过对EEG软件系统的算法研究和UML建模，使得EEG软件系统的可靠性和准确性得到提高，有助于开发出高质量的EEG软件系统。