随着市场竞争越来越激烈，广告在塑造和推广品牌中的重要性越来越明显，各行各业在广告上投入呈显著上升之势。然而广告形式是否可以实现较好的广告效果，是否能让观众感兴趣，并印象深刻，必须依赖于广告效果评估。研究广告效果评估目的和意义在于让企业能够正确认识广告的效果，开发成功的广告使其能够更好的提升产品和品牌形象。本研究通过对被试者在观看广告过程中采集得到的脑电信号进行分析，提出了新的广告评估指标，并初步探究了脑功能网络在广告评估中的应用。本文设计了一种实验范式可以用脑电信号来评估广告效果。实验过程中，20个被试者被要求观看一段参杂着6个广告的视频，同时用脑电采集设备采集被试者的脑电信号，在观看结束后，对被试者进行问卷调查，将问卷结果与数据分析结果进行比对来估计数据分析结果的有效性。针对脑电信号采集过程中的眨眼伪迹，本文提出了一种自动识别和去除眨眼伪迹的算法。该方法通过独立成分分析得到脑电中的各个独立信号成分，并用相关性计算自动识别出独立成分中的眨眼伪迹信号，实验结果表明该算法识别正确率高，相对于传统的人为识别有较大改进。在脑电数据分析方面，提出了广告评估印象指标G2FP。该指标基于人脑在处理记忆力和注意力时对应频段会发生能量变化而提出，综合考虑了被试者在观看时记忆力和注意力水平两项因素。实验结果证明该指标能较好的反应被试者对广告的印象，进而用群体G2FP指标分析了广告中能引起被试者情绪反应的片段。此外，本文借助脑功能网络对广告评估数据做了初步探索。分析了复杂网络的属性，脑功能网络的构建以及网络的小世界属性，研究了被试者观看广告的脑电信号的脑功能网络属性，为后续的研究提供了理论基础。最后，在前期数据分析的基础上，本文设计与实现了基于EEG的广告评估可视化软件。软件通过分析实验者在观看广告时的脑电信号，计算其情绪指标值和脑功能网络。在显示界面上实现了情绪指标曲线、脑功能网络变化和广告播放的同步显示。通过此软件既可以直观地看到实验者对该广告各个片段的情绪指标变化，也可以看到其脑功能网络的变化情况，从而便于进行广告效果评估和研究脑区之间的相互作用。