技術特征：

1.一種基于自動ICA去除EEG信號中核磁偽跡的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

1)對含有核磁偽跡的EEG信號進行基礎去噪處理，得到去除了大部分核磁偽跡的EEG信號X'(t)；

2)對信號X'(t)進行獨立成分分離，并自動識別出其中的核磁偽跡殘余成分，其余成分保持不變；

3)提取步驟2)里核磁偽跡殘余成分中的有效低頻成分并將其保留；

4)將步驟3)得到的核磁偽跡殘余成分中的有效低頻成分和步驟2)中保留的其余成分一起經(jīng)過ICA逆變換重構，得到除噪后的EEG信號。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于自動ICA去除EEG信號中核磁偽跡的方法，其特征在于：步驟1)中，所述基礎去噪處理具體過程為：根據(jù)核磁掃描儀的重復時間TR和一次全腦掃描的層數(shù)確定核磁基波頻率f_b，選擇要處理的N個信號通道，將含有核磁偽跡的EEG信號X(t)＝[x₁(t),x₂(t),…,x_N(t)]^T經(jīng)過AAS處理，得到去除了大部分核磁偽跡的EEG信號X'(t)，其中N表示通道，t表示時間，T表示矩陣的轉置。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于自動ICA去除EEG信號中核磁偽跡的方法，其特征在于：所述步驟2)的具體過程為：將步驟1)得到的信號X'(t)經(jīng)過ICA算法進行分離得到N個獨立成分IS(t)＝[IS₁(t),IS₂(t),…,IS_N(t)]^T＝W*X'(t)，其中W為由ICA算法得到的解混矩陣，定義以核磁基波頻率f_b及其各次諧波頻率k*f_b為中心頻率的區(qū)間[k*f_b-ε,k*f_b+ε]為核磁倍頻帶，其中k＝1,2,3…K，ε為大于零的正數(shù)，根據(jù)要分析的相關腦電信號的特征確定低頻腦電頻帶為[f_l1,f_l2]，計算每個獨立成分在核磁倍頻帶內(nèi)的能量A_p和在低頻腦電頻帶內(nèi)的能量E_p及其比值選擇前M個最大的r值所對應的成分標記為核磁偽跡殘余成分AS(t)＝[AS₁(t),AS₂(t),…,AS_M(t)]^T，其余成分保持不變。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于自動ICA去除EEG信號中核磁偽跡的方法，其特征在于：所述步驟3)的具體過程為：結合所要分析的EEG信號的特點和小波函數(shù)的特點確定用于提取低頻EEG信號的小波函數(shù)ψ(t)和分解層數(shù)n，對M個核磁偽跡殘余成分AS(t)分別進行小波分解得到低頻近似系數(shù)cA_n，其中n為分解層數(shù)，并由低頻近似系數(shù)重構信號得到每個偽跡成分中所包含的低頻成分AS'(t)，即保存了核磁偽跡殘余成分中的有效低頻成分。

5.根據(jù)權利要求1所述的一種基于自動ICA去除EEG信號中核磁偽跡的方法，其特征在于：所述步驟4)的具體過程為：將步驟3)中得到的AS'(t)重新放回各自在N個獨立成分IS(t)中的位置，得到處理過的獨立成分矩陣IS'(t)，將獨立成分矩陣IS'(t)經(jīng)過ICA逆變換，即S(t)＝[S₁(t),S₂(t),…,S_N(t)]＝W^-1*IS'(t)，其中W^-1表示解混矩陣的逆矩陣，即混合矩陣，最終得到去除了核磁偽跡又保留了大部分有用信息的EEG信號S(t)。