本发明涉及一种脑磁图癫痫棘波识别方法和系统，该方法将MEG数据分为有棘波数据与无棘波数据两种，并对MEG数据进行预处理，分别得到N段相同时长的有棘波数据段与无棘波数据段；对得到的各段数据进行分析处理，提取各段数据的特征向量构成样本数据集，并将样本数据集划分为训练集与测试集；利用训练集对径向基核函数支持向量机分类器进行训练，得到训练好的分类器模型；将测试集输入到分类器模型中，以识别是否有癫痫棘波。本发明对癫痫脑磁信号的自动识别可以及时对患者的情况作出判断，判别准确率可达到93.8％，降低了医生的劳动强度，提升了检测正确率并降低了漏检率和误检率，在临床上有很重要的意义。