本发明公开了一种大脑神经元锋电位与局部场电位结合的抑郁检测方法，该方法包括分别获取目标对象在抑郁状态下和非抑郁状态下的脑电数据；将同一脑电数据对应的大脑神经元锋电位数据与局部场电位数据进行特征融合，得到融合脑电数据；基于训练数据训练集成学习网络，确定最优网络参数，并基于最优网络参数优化所述集成学习网络；基于集成学习网络对目标对象的当前脑电数据进行分类预测，对各所述输出分类预测结果进行投票选择，基于最终分类结果确定所述目标对象的抑郁状态。本发明实现了利用集成学习结合不同分类器的优势，通过三种分类器结果投票选择来综合得出最终的预测结果。能够有效的提取信号中的特征，准确的判断抑郁的状态。