睡眠脑电远不只是分期标签，它隐藏着节律功率随时间变化的丰富信息。本课程带你从周期图出发，理解有限数据、矩形窗、主瓣旁瓣和频谱泄露如何带来偏差与高方差，再自然过渡到单锥度与多锥度频谱估计。你将掌握DPSS锥度、多锥谱计算流程，以及M、F、Tu、L等参数如何影响频率分辨率与方差，学会在平滑频谱和保留细节之间做权衡。适合睡眠研究、神经科学、生物医学工程及脑电信号处理方向的学习者，也适合希望提升EEG频谱分析实操与解读能力的研究生和工程师。完成学习后，你能读懂多锥谱图，合理解释睡眠EEG频率结构随时间的变化，并为动态脑电分析、睡眠分期改进和后续研究打下扎实基础。