本发明公开一种基于深度学习和跨步长特征提取的尖峰识别方法，应用于神经科学和生物医学信号处理领域，针对现有技术检测出来的尖峰质量较差，尖峰分类不准确的问题；本发明采用1D_CNN进行尖峰检测和基于跨步长特征提取进行尖峰分类；本发明基于1D_CNN检测出来的尖峰数据质量完全可以用于尖峰分类且本发明的尖峰分类模型的准确率也高于现有技术；本发明提出的分类模型具有很高的精度和很强的鲁棒性，检测模型和分类模型的结合，为实时检测分类多通道尖峰奠定了基础。