1.一种同步EEG‑fMRI脑电信号去BCG伪迹方法，其特征在于包括以下步骤：步骤(1)、分别采集在普通环境和核磁共振环境下的睁眼、闭眼状态多通道头皮脑电信号；

步骤(2)、脑电信号预处理；

步骤(3)、对预处理后脑电信号进行数据分割，构建睁眼和闭眼状态数据集，每个数据集包括普通坏境下脑电信号A和磁扫描仪环境下脑电信号B；

步骤(4)、利用上述睁眼和闭眼状态数据集分别进行去除BCG伪迹的睁眼网络模型和闭眼网络模型训练；

所述去除BCG伪迹的睁眼网络模型和闭眼网络模型均采用基于CycleGAN网络架构模型BCGGAN；BCGGAN包括CycleGAN、自编码器约束、中间特征约束；

所述的CycleGAN包括两个生成器以及两个判别器；

每个生成器包括下采样子模块、第一特征提取子模块、中间特征提取子模块、第二特征提取子模块、上采样子模块；

生成器G1中的下采样子模块、生成器G2中的上采样子模块拼接成自编码器AEA；生成器G2中的下采样子模块、生成器G1中的上采样子模块拼接成自编码器AEB；

两个生成器中脑电信号经过下采样子模块、第一特征提取子模块、中间特征提取子模块输出中间特征值A1、B1至中间特征约束；

普通坏境下脑电信号A经生成器G1得到B'，再输入至生成器G2，经生成器G2下采样子模块、第一特征提取子模块、中间特征提取子模块输出中间特征值B'1至中间特征约束；

磁扫描仪环境下脑电信号B经生成器G2得到A'，再输入至生成器G1，经生成器G1下采样子模块、第一特征提取子模块、中间特征提取子模块输出中间特征值A'1至中间特征约束；

中间特征约束用于中间特征值A1、B1、B'1、A'1输入至公式(8)至公式(11)，进一步提取更为有用的任务状态相关特征；

其中 以及 分别为两种特征值的

MKMMD距离损失函数； 为一个κ特征核的希尔伯特空间；φκ为相关联的对应映射函数；

为数据期望； 为中间特征约束的损失函数；

步骤5、使用训练好的模型中生成器G2以实现磁扫描仪环境下的EEG信号去除BCG伪迹。

2.根据权利要求1所述的一种同步EEG‑fMRI脑电信号去BCG伪迹方法，其特征在于步骤(1)所述的多通道头皮脑电信号的通道是Fp1、Fp2、F3、F4、C3、C4、P3、P4、O1、O2、F7、F8、T7、T8、P7、P8、Fz、Cz、Pz、Oz、FC1、FC2、CP1、CP2、FC5、FC6、CP5、CP6、A1、A2。

3.根据权利要求1所述的一种同步EEG‑fMRI脑电信号去BCG伪迹方法，其特征在于步骤(3)对预处理后脑电信号分别进行切片，以T为时间窗口进行滑窗操作，得到一系列大小为C*L的脑电信号片段，其中L＝T*w，C为通道数，L为数据长度，w为采样频率；然后将上述切片后的脑电信号片段构建睁眼和闭眼状态数据集，每个数据集包括普通坏境下脑电信号A和磁扫描仪环境下脑电信号B。

4.根据权利要求1所述的一种同步EEG‑fMRI脑电信号去BCG伪迹方法，其特征在于基于CycleGAN网络架构模型BCGGAN中所述的两个生成器包括用于普通坏境下的脑电信号A转化至磁扫描仪环境下的脑电信号B'的生成器G1，即B'＝G1(A)；用于磁扫描仪环境下的脑电信号B转化至普通坏境下的脑电信号A'的生成器G2，即A'＝G2(B)；

所述的两个判别器包括用于分辨信号是否为真实的普通环境下的脑电信号的判别器DA，以及信号是否为真实的磁扫描仪环境下的脑电信号的判别器DB；

判别器DA的输入为生成器G2输出的A'和数据集中的A；

判别器DB的输入为生成器G1输出的B'和数据集中的B。

5.根据权利要求1或4所述的一种同步EEG‑fMRI脑电信号去BCG伪迹方法，其特征在于基于CycleGAN网络架构模型BCGGAN的约束损失函数具体是：CycleGAN损失函数如下：

式中 表示两个生成器G1,G2的循环一致性损失；为数据期望；a∈普通坏境下的脑电信号A，b∈磁扫描仪环境下的脑电信号B，G1(a)表示脑电信号a经过生成器G1的输出值；G2(G1(a))表示G1(a)经过生成器G2的输出值；G2(b)表示脑电信号b经过生成器G2的输出值；G1(G2(b))表示G2(b)经过生成器G1的输出值； 表示判别器DA的损失函数； 表示判别器DB的损失函数；DA(a)表示脑电信号a经过判别器DA的输出值；DA(G2(b))表示G2(b)经过判别器DA的输出值；DB(b)表示脑电信号b经过判别器DB的输出值；DB(G1(a))表示G1(a)经过判别器DB的输出值；

自编码器约束损失函数如下：

式中AEA(a)表示脑电信号a经过自编码器AEA的输出值； 分别为两个自编码器的损失函数；

中间特征约束损失函数如下：

式中 以及 分别为两种特征值的

MKMMD距离损失函数； 为一个κ特征核的希尔伯特空间；φκ为相关联的对应映射函数；

式中 分别为CycleGAN、自编码器约束、中间特征约束的损失函数， 为总体损失函数。

6.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器执行所述机器可执行指令以实现权利要求1‑5任一项所述的方法。

7.一种机器可读存储介质，其特征在于，该机器可读存储介质存储有机器可执行指令，该机器可执行指令在被处理器调用和执行时，机器可执行指令促使处理器实现权利要求1‑

5任一项所述的方法。