Появление современных теорий в науке о деятельности живых организмов стимулировало возникновение новых методов их изучения и использование другой идеологии в принципах функционирования сложных систем [4,14]. Благодаря этому для выявления изменений электрической активности мозговых структур появилась возможность применять эффективные современные стратегии и алгоритмы, к числу которых относится вейвлет-анализ [3,12]. Выбор метода вейвлет-анализа (непрерывного или дискретного) зависит от целей эксперимента, задач исследования и вида обрабатываемого сигнала [2]. Вейвлеты несколько необычны для исследователей, так как они не могут быть записаны в аналитической форме, а характеризуются набором численных коэффициентов в некоторых функциональных уравнениях, содержащих изменение масштаба и сдвиг аргументов исследуемых данных. В практических вычислениях для определения конкретной формы вейвлетов не используются абсолютные значения, а только величины их коэффициентов. Специальная процедура многомасштабного (мультирезолюционного) анализа в прикладных программах делает возможными быстрые численные расчеты локальных характеристик на разных масштабах [2]. Каждая шкала содержит независимую неперекрывающуюся информацию о сигнале в виде вейвлет-коэффициентов, которые вычисляются с помощью процедуры быстрого вейвлет-преобразования. Вейвлеты помогают распознать и описать скрытые характеристики сигнала, но не позволяют объяснять лежащую в их основе динамику и физическую природу процесса, при этом приходится проводить физиологическую интерпретацию полученных данных с учетом классических представлений о нейрофизиологических механизмах мозга [13]. Для описания динами-