焦虑是常见的负性情绪之一,严重影响着人们的心理健康及生存质量。近年来经皮穴位电刺激（TEAS）作为一种新型中医穴位疗法常用于焦虑干预,但其效果缺乏客观评价指标。脑电信号（EEG）中包含了丰富的生理与病理信息,是精神类疾病诊断与干预效果评价的重要手段。因此本文结合量表评估与EEG综合分析TEAS内关穴对焦虑症的影响。首先,针对EEG信号微弱、易受噪声干扰的特点,基于集合经验模态分解（EEMD）与独立成分分析（ICA）理论,研究一种结合EEMD和ICA的EEMD-ICA脑电去噪方法。通过对脑电信号进行EEMD分解,获得固有模态函数分量（IMF）,利用相关性准则筛选含噪声成分较大的IMF分量构造虚拟通道进行独立成分分析去噪处理,将去噪后的分量与含噪声成分较小的IMF分量进行重构,对重构后的信号再次进行ICA进行去噪,得到最终去噪信号。其次,针对EEG非线性、非平稳性特点,基于卷积神经网络（CNN）与散布熵（DE）理论,研究卷积神经多尺度散步熵（CNMDE）的EEG特征提取方法。该方法根据时序数据设计CNN模型,应用卷积层和池化层获取数据中的抽象特征,通过全连接层形成全局特征;采用分段粗粒化方式将全局特征转化为不同序列,提取各序列散步熵（DE）特征,并计算其均值。CNMDE融合了空间与非线性动力学特征,量化EEG复杂度时能获得更加全面的信息。最后,利用近似熵（ApEn）、关联维数（D2）和CNMDE作为大脑活动性的指标,小波熵（WPE）和能量熵（EE）作为反映脑电节律变化指标,结合SAS量表评分分析TEAS技术刺激内关穴与非穴位,不同刺激频率以及不同电刺激天数的EEG信号,探究电刺激内关穴对焦虑的影响以及不同刺激频率及时间的效应差异。