本发明涉及一种基于二维时频图像深度卷积神经网络的癫痫脑电识别装置，包括预处理模块、有效频段提取模块、时频分析模块、深度卷积神经网络训练模块、癫痫发作识别通道选择模块和癫痫状态识别模块，依次利用预处理模块、有效频段提取模块和时频分析模块、对原始脑电信号进行预处理、有效频段提取及时频分析之后，利用深度卷积神经网络训练模块训练深度卷积神经网络，对图像进行特征提取，通过全连接的网络进行数据降维，最终输出用于表示分类结果的二维向量；癫痫发作识别通道选择模块，用于选出患者特定的最优的五个通道，并计算权重；癫痫状态识别模块用于采用加权求和的方法结合最优的五个通道进行癫痫的识别。