近年来，静息态网络已逐渐成为神经影像学的重要组成部分。静息态能反映大脑固有的丰富信息。静息态功能模式与人脑可塑化演变过程有关，并会产生左右大脑模式的偏侧化。语言是人脑最重要的高级功能之一，是思维和交际的工具。语言功能不仅仅受控于某一特定的大脑皮层，而是由多个脑区共同参与下完成的，但各个脑区的贡献大小不同。本文着重研究了从静息态数据中提取出大脑间所固有的偏侧化信息，以便可以与任务态结合甚至取代任务态来揭示脑功能偏侧化现象。1、脑电图和脑磁图具有很高的时间分辨率，为了提高信号的空间信息，我们采用线性约束最小方差波束成型算法，它能有效地将头皮测量信号反演皮层活动源信息；2、本文分别从功能连通性和效应连通性两个方面，计算不同频段下感兴趣区域的包络能量连接和直接传递函数；3、采用K-means聚类算法对功能连接结果做分析，来计算语言源空间的偏侧化。结果表明：被试在不同的频段下具有语言的左偏优势；比较不同的被试和不同的大脑区域发现人的语言偏侧化主要是由于人的右脑激活引起的而不是左脑激活；可见，从静息态EEG/MEG数据也可检测出大脑偏侧化现象，该研究可以进一步应用于癫痫和脑损伤病人的脑功能网络和偏侧化的改变研究。