技術(shù)特征：

1.一種睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的方法，其特征在于，包括：

根據(jù)設(shè)定幀長度采集用戶的眼電信號和原始腦電信號；

對該幀原始腦電信號進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，將其分解成若干個本征模函數(shù)，得到本征模函數(shù)集合；

分別計算所述本征模函數(shù)集合的各個本征模函數(shù)與同一時刻的眼電信號之間的相關(guān)系數(shù)；

查找出相關(guān)系數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值的本征模函數(shù)和相關(guān)系數(shù)最大的本征模函數(shù)，并將其從本征模函數(shù)集合中刪除；

利用本征模函數(shù)集合中剩余的本征模函數(shù)重建該幀腦電信號。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的方法，其特征在于，所述本征模函數(shù)集合包括如下公式：

${\mathrm{EEG}}_{original}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{imf}}_i+\mathrm{Re}$

式中，EEG_original表示原始腦電信號，imf_i表示第i個本征模函數(shù)，Re表示殘差函數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的方法，其特征在于，所述重建腦電信號的方法，包括如下公式：

${\mathrm{EEG}}_{pure}=\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{imf}}_i,corrcoef({\mathrm{imf}}_i,EOG)\<min(thre,{\mathrm{corrcoef}}_{max})$

式中，EEG_pure表示重建的腦電信號，corrcoef表示相關(guān)系數(shù)，imf表示第i個本征模函數(shù)，EOG表示眼電信號，corrcoef_max表示最大的相關(guān)系數(shù)，thre表示預(yù)設(shè)的相關(guān)系數(shù)閾值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的方法，其特征在于，還包括：

在相關(guān)系數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值的本征模函數(shù)中；

計算本征模函數(shù)與眼電信號的歐氏距離；

從歐氏距離最小的本征模函數(shù)從本征模函數(shù)集合中剔除。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的方法，其特征在于，還包括：

在相關(guān)系數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值的本征模函數(shù)中；

計算本征模函數(shù)與眼電信號的余弦距離；

從余弦距離最小的本征模函數(shù)從本征模函數(shù)集合中剔除。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的方法，其特征在于，在對原始腦電信號進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解前，還包括：

將原始腦電信號幀劃分為若干個時間窗口，并行對每個時間窗口的腦電信號進(jìn)行本征模函數(shù)分解；

以及，在重建腦電信號后，還包括：

將各個時間窗口重建的腦電信號進(jìn)行合并，得到腦電信號幀。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的方法，其特征在于，還包括：

在重建腦電信號時，根據(jù)本征模函數(shù)的排列順序，選擇本征模函數(shù)集合中位置靠前的若干個本征模函數(shù)進(jìn)行重建腦電信號。

8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)閾值為0.5。

9.根據(jù)權(quán)利要求3所述的睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的方法，其特征在于，所述幀長度為30s，所述時間窗口長度為5s或10s。

10.一種睡眠狀態(tài)分析中去除眼電偽跡的系統(tǒng)，其特征在于，包括：

原始信號提取模塊，用于根據(jù)設(shè)定幀長度采集用戶的眼電信號和原始腦電信號；

經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解模塊，用于對該幀原始腦電信號進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，將其分解成若干個本征模函數(shù)，得到本征模函數(shù)集合；

相關(guān)系數(shù)計算模塊，用于分別計算所述本征模函數(shù)集合的各個本征模函數(shù)與同一時刻的眼電信號之間的相關(guān)系數(shù)；

本征模函數(shù)刪除模塊，用于查找出相關(guān)系數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值的本征模函數(shù)和相關(guān)系數(shù)最大的本征模函數(shù)，并將其從本征模函數(shù)集合中刪除；

腦電信號重建模塊，用于利用本征模函數(shù)集合中剩余的本征模函數(shù)重建該幀腦電信號。