1.一種腦電圖信號分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

一、輸入腦電圖信號，并對輸入的腦電圖信號進行經驗模態分解，把腦電圖信號分解成本征模函數的和；

二、對每個本征模函數c(t)=a(t)cosθ(t)進行經驗調幅-調頻分解，得到經驗調頻分量F(t)=cosθ(t)；

三、判斷得到的經驗調頻分量中是否含有騎行波；

四、如果含有騎行波，進行去騎行波處理；

五、通過計算經驗調幅分量；

六、計算經驗調頻分量的正交分量，為了得到四個象限的相位值以便解卷繞求解瞬時相位，對的符號根據三角函數特點做以下處理：如果F(t)單調遞增則取否則取這樣相位便可對應四個象限的值；

七、計算瞬時相位：由經驗調頻分量及其正交分量反正切解卷繞得到瞬時相位θ(t)=unwrap[arctansinθ(t)F(t)];]]>

八、由步驟五得到的調幅分量和步驟七得到的瞬時相位，按照Cohen帶寬公式計算調幅帶寬和調頻帶寬：

<ω>=1E∫-∞+∞θ′(t)a2(t)]]>

B2AM=1E∫-∞+∞a′2(t)dt]]>

B2FM=1E∫-∞+∞(θ′(t)-<ω>)2a2(t)dt]]>

九、將步驟八計算得到的調幅帶寬和調頻帶寬作為支持向量機的輸入，對腦電圖信號進行分類。

2.根據權利要求1所述的一種腦電圖信號分類方法，其特征在于，步驟四所述去騎行波處理包括以下步驟：

1)首先判斷其是否為孤立騎行波，判斷方法：對于上凸或下凸的騎行波，如果其右端點為下一個上凸或下凸的騎行波的左端點，則該騎行波為首尾相連非孤立的騎行波，否則為孤立的騎行波；

2)如果是孤立騎行波則直接進行騎行波翻轉，即沿著連接騎行波的兩個端點的直線翻轉騎行波，假設s(t)為一段騎行波，l(t)為連接兩端的直線，騎行波s(t)經翻轉后為2l(t)-s(t)；然后找到被翻轉的騎行波的極值，用該極值的絕對值去除騎行波左側第一個過零點到騎行波右側第一個過零點之間的波形數據，經這一過程處理后不僅該孤立騎行波被去除掉而且局部的數據被歸一化；

3)如果步驟1)判斷不是孤立的騎行波而是連續出現幾個騎行波首尾相連，首先翻轉每個騎行波；然后選擇最左端騎行波的左端點和最右端騎行波的右端點再加上兩端點間的另一個點共三個點進行拋物線插值擬合，擬合出來的拋物線作為母波的一部分；之后用拋物線的極值的絕對值去除最左端騎行波左側第一個過零點和最右側騎行波右側第一個過零點之間的波形數據，經這一過程處理后不僅該首尾相連的騎行波被去除掉而且局部的數據被歸一化；

4)最后檢查是否還有騎行波，如果有則返回步驟1)重復執行，否則退出。