...如果我们使用增强来进行 EEG 分类，并说我们生成频谱图并将它们作为图像提供给 CNN

如果您将此作为基于图像的问题来处理，它可能会起作用。关于该问题的详细信息不足，无法对此提供更准确的答案。

在任何情况下，EEG通常将大脑活动记录为一组信号。稍后，这些信号中的每一个都会导致时间-频谱图表示。这意味着，每个 EEG 通道都有一个“图像”，从增强的角度来看，这似乎不太实用。

...我们可以使用增强来增加训练数据集吗？

“增强”的更好方法是通过合适的模型生成代理数据。

这更接近于“增强”，但仍然不能解决您可能面临的所有问题。

Jansen 的模型（例如）将生成具有相似动态但仅基于每个通道（开箱即用）的真实 EEG 波形。如果您对复制整个 EEG 记录感兴趣（即，不仅是每个通道的动态，还有它们的相关性），您需要耦合 Jansen 模型的实例，此时您仍然面临以下问题“哪些系数应该与此任务相关联”？

因此，如果您有兴趣创建一个分类器来区分“这很可能是脑电图信号，而不是只是悬在空中的电极”，那么扩充您的数据集将按预期工作。但是，如果您有兴趣创建一个分类器来区分“对象现在更有可能做白日梦而不是睡觉”，那么您需要非常复杂的模型或大量数据（在类似条件下）来推断某种以后利用它的规则。

希望这可以帮助。