腦自發電位（EEG）是指隨時間而變動的電位差異。電位的差異可以通過將兩個電極安放在頭皮表麵來測量。兩個電極中的一個作為參考電極，可以人為地將其值設置為0（Nunez & Srinivasan，2006）。現代的腦電係統采用更多的電極（128個或者256個電極），所有的電極都通過與相同的參考電極進行比較而得以測量，並在高時間采樣率（500 Hz或者1000 Hz）的條件下進行數字化。因此，EEG可以提供毫秒級的對大腦活動的測量。
大腦的激活包括兩種不同類型的電活動：動作電位與突觸後電位。隻有後者被認為是對EEG有貢獻的。為了能在頭皮表麵安放電極來記錄大腦的電活動，由一組神經元產生的電位需要足夠大才能穿過大腦組織、大腦內部的**、大腦膜皮、頭骨以及頭皮。電位的獲得需要將具有一定長度形式的、平行排列且同步激活的大量神經元之間的活動疊加在一起。在滿足以上這些條件的情況下，我們才能在頭皮表麵記錄到電位活動（Brandeis et al.，2009）。
在頭皮測量到的EEG包括了任何滿足這些條件的，在任何時刻所發生的大腦活動。這就意味著EEG測量的是來自於不同源的正在進行的大腦活動。事實上，EEG中的信號與研究者感興趣的特定刺激有關，如呈現在屏幕上的一個單詞。但是，這種信號的強度通常比正在進行的大腦背景活動要弱得多（Luck，2005）。為了測量特異於刺激的反應，同類型的刺激通常需要呈現許多次。通過將不同試次的反應進行平均，刺激呈現時引起隨機的背景信號的變動就會減小，而與刺激相關的信號就會保持不變。這種平均就被稱為事件相關電位（event-related potential，ERP）。當呈現一個電極的波形時，可以看到事件相關電位是由一係列的波峰和波穀組成的。波峰被稱為成分（component），用字母P（正向）或N（負向）來表示。字母後麵的數字代表成分的順序（N1：第一個正成分）或者波峰出現的時間（N170：負波，在170 ms時出現波峰）。
由於容積傳導的原因，大腦中一個源所產生的電位是通過所有頭皮電極來獲得的。因此，我們不能得出一個信號測量時的電極位置就是其附近腦活動的源的結論。這就是EEG被認為空間分辨率很低的原因。由於頭皮電場的地形分布依賴於激活的源，所以有研究者嚐試用一些數學程序去估計特定ERP成分的源（Pascual-Marqui et al.，2009）。盡管這一領域有一定的優勢，但是分析的結果是源於數學模型的。這些數學模型所帶有的假設可能是對的也可能是錯的。因此，源定位可以提供額外的有趣信息，但是應慎重對待。
除了經典的ERP波幅分析，研究也證明ERP的地形圖分析是很有用的。鑒於EEG的時空結構，ERPs既可以呈現出各個電極上的波形，也可以呈現出一係列隨時間變化的大腦地形圖（topographic map）（Koenig & Gianotti，2009）。因為地形圖的分布依賴於大腦的神經元發生器，地形圖信息就可以進一步用來提取腦活動中的信息。同樣地，地形圖分析可以用來檢驗兩種分布是相同的還是不同的。不同的分布可以解釋為大腦中產生的源是不同的（Michel et al.，2004）。這種信息是很重要的，即使源的準確定位並不清楚，但如果兩種分布是相同的，那麽它們可能就是由相同的源導致的。而且，ERP波幅的差異也可以解釋為是激活強度的差異。