心拍数情報を反映するEKGElectrocardiogram信号から正のピークと負のピークを抽出し、心拍数による雑音情報と脳波情報を反映するEEGElectroencephalogram信号から正のピークを抽出するピーク情報抽出ステップと、前記EEG信号の正のピークと前記EKG信号の正のピークとを基に、前記心拍数の影響が脳波の影響より大きい第1ピークグループと前記脳波の影響が前記心拍数の影響より大きい第2ピークグループに分類するEEG信号分類ステップと、前記EEG信号から前記第1ピークグループ及び第2ピークグループの雑音を除去する雑音除去ステップとを含む脳波測定方法。前記ピーク情報抽出ステップで抽出される前記EKG信号の正のピークは、k-TEO方法により抽出されるRピークである請求項1に記載の脳波測定方法。前記ピーク情報抽出ステップで抽出される前記EKG信号の負のピークは、隣接した2個のRピーク間の最低値である請求項2に記載の脳波測定方法。前記EEG信号分類ステップでは、前記EEG信号の正のピークは、前記EKG信号の隣接した正のピークの時間的距離の平均と標準偏差により、前記第1ピークグループと前記第2ピークグループに分類される請求項1に記載の脳波測定方法。前記雑音除去ステップは、前記EKG信号の正のピークと負のピークとを基に、前記EKG信号の正のピークごとに時間軸上のウィンドウサイズを生成するウィンドウサイズ生成ステップと、前記第1ピークグループに含まれたピークとこのピークに時間上最も近いEKG信号の正のピークとの時間差を演算する時間差演算ステップと、前記第1ピークグループに含まれたピークの平均BABallistocardiacArtifactを演算する第1ピークグループ平均BA演算ステップと、前記第1ピークグループに含まれたピークの対応するウィンドウサイズと前記時間差により、前記第1ピークグループに含まれたピークから前記第1ピークグループ平均BAを減算する1次雑音除去ステップと、前記ウィンドウサイズと前記時間差の平均値により、前記第2ピークグループに含まれたピークから前記第1ピークグループ平均BAを減算する2次雑音除去ステップと、を含む請求項1に記載の脳波測定方法。前記ウィンドウサイズ生成ステップでは、前記ウィンドウサイズは、前記EKG信号の正のピークと前記EKG信号の正のピークから最も近接した負のピークとの時間軸上の距離の3倍である請求項5に記載の脳波測定方法。前記EKG信号の正のピークは、対応するウィンドウサイズの前の1/3地点に位置した請求項6に記載の脳波測定方法。前記1次雑音除去ステップでは、前記第1ピークグループに含まれたピークに対応するウィンドウサイズ分だけの第1ピークグループ平均BAを前記EKG信号の正のピークから前記時間差分だけ遅延させ、前記第1ピークグループに含まれたピークから減算する請求項5に記載の脳波測定方法。心拍数情報を反映するEKGElectrocardiogram信号から正のピークと負のピークを抽出し、前記心拍数による雑音情報と脳波情報を反映するEEGElectroencephalogram信号から正のピークを抽出するピーク情報抽出部と、前記EEG信号の正のピークを前記EKG信号の正のピークを基に、前記心拍数の影響が前記脳波の影響より大きい第1ピークグループと前記脳波の影響が前記心拍数の影響より大きい第2ピークグループに分類するEEG信号分類部と、前記EEG信号から前記第1ピークグループ及び第2ピークグループの雑音を除去する雑音除去部と、を含む脳波測定装置。前記ピーク情報抽出部から抽出される前記EKG信号の正のピークは、k-TEO方法により抽出されるRピークである請求項9に記載の脳波測定装置。前記ピーク情報抽出部から抽出される前記EKG信号の負のピークは、隣接した2個のRピーク間の最低値である請求項10に記載の脳波測定装置。前記EEG信号分類部は、前記EEG信号の正のピークを前記EKG信号の隣接した正のピークの時間的距離の平均と標準偏差により、前記第1ピークグループと前記第2ピークグループに分類する請求項9に記載の脳波測定装置。前記雑音除去部は、前記EKG信号の正のピークと負のピークとを基に、前記EKG信号の正のピークごとに時間軸上のウィンドウサイズを生成するウィンドウサイズ生成部と、前記第1ピークグループに含まれたピークとこのピークに時間上最も近いEKG信号の正のピークとの時間差を演算する時間差演算部と、前記第1ピークグループに含まれたピークの平均BABallistocardiacArtifactを演算する第1ピークグループ平均BA演算部と、前記第1ピークグループに含まれたピークの対応するウィンドウサイズと前記時間差により、前記第1ピークグループに含まれたピークから前記第1ピークグループ平均BAを減算する1次雑音除去部と、前記ウィンドウサイズと時間差の平均値により、前記第2ピークグループに含まれたピークから前記第1ピークグループ平均BAを減算する2次雑音除去部と、を含む請求項9に記載の脳波測定装置。前記ウィンドウサイズ生成部で生成される前記ウィンドウサイズは、前記EKG信号の正のピークと前記EKG信号の正のピークから最も近接した負のピークとの時間軸上の距離の3倍である請求項13に記載の脳波測定装置。前記EKG信号の正のピークは、対応するウィンドウサイズの前の1/3地点に位置した請求項14に記載の脳波測定装置。前記1次雑音除去部は、前記第1ピークグループに含まれたピークに対応するウィンドウサイズ分だけの第1ピークグループ平均BAを前記EKG信号の正のピークから前記時間差分だけ遅延させて、前記第1ピークグループに含まれたピークから減算する請求項13に記載の脳波測定装置。心拍数情報を反映するEKG信号から正のピークと負のピークを抽出し、前記心拍数による雑音情報と脳波情報を反映するEEG信号から正のピークを抽出するピーク情報抽出ステップと、前記EEG信号の正のピークを前記EKG信号の正のピークを基に、前記心拍数の影響が前記脳波の影響より大きい第1ピークグループと前記脳波の影響が前記心拍数の影響より大きい第2ピークグループに分類するEEG信号分類ステップと、前記EEG信号から前記第1ピークグループ及び第2ピークグループの雑音を除去する雑音除去ステップと、を含む脳波測定方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。前記ピーク情報抽出ステップで抽出される前記EKG信号の正のピークは、k-TEO方法により抽出されるRピークである請求項17に記載の記録媒体。前記ピーク情報抽出ステップで抽出される前記EKG信号の負のピークは、隣接した2個のRピーク間の最低値である請求項18に記載の記録媒体。前記EEG信号分類ステップでは、前記EEG信号の正のピークは、前記EKG信号の隣接した正のピークの時間的距離の平均と標準偏差により、前記第1ピークグループと前記第2ピークグループに分類される請求項17に記載の記録媒体。前記雑音除去ステップは、前記EKG信号の正のピークと負のピークを基に、前記EKG信号の正のピークごとに時間軸上のウィンドウサイズを生成するウィンドウサイズ生成ステップと、前記第1ピークグループに含まれたピークとこのピークに時間上最も近いEKG信号の正のピークとの時間差を演算する時間差演算ステップと、前記第1ピークグループに含まれたピークの平均BAを演算する第1ピークグループ平均BA演算ステップと、前記第1ピークグループに含まれたピークの対応するウィンドウサイズと時間差により、前記第1ピークグループに含まれたピークから前記第1ピークグループ平均BAを減算する1次雑音除去ステップと、前記ウィンドウサイズと時間差の平均値により、前記第2ピークグループに含まれたピークから前記第1ピークグループ平均BAを減算する2次雑音除去ステップと、を含む請求項17に記載の記録媒体。前記ウィンドウサイズ生成ステップでは、前記ウィンドウサイズは、前記EKG信号の正のピークと前記EKG信号の正のピークと最も近接した負のピークとの時間軸上の距離の3倍である請求項21に記載の記録媒体。前記EKG信号の正のピークは、対応するウィンドウサイズの前の1/3地点に位置した請求項22に記載の記録媒体。前記1次雑音除去ステップでは、前記第1ピークグループに含まれたピークに対応するウィンドウサイズ分だけの第1ピークグループ平均BAを前記EKG信号の正のピークから前記時間差分だけ遅延させて、前記第1ピークグループに含まれたピークから減算する請求項21に記載記録媒体。しかし、上記平均サブトラクション法は、心拍数が発生した後に常に一定の時間差で一定のウィンドウサイズでBAが現れるという仮定をしたが、実際の被験者の心拍数が一定の時間差で脳電図信号に影響を及ぼすことができず、常に全く同じ心拍数がおきることができないため、BAのウィンドウサイズが常に同じではありえない。したがって、平均サブトラクション法では、BAを効果的に除去し難いという問題がある。上記適応的フィルタリング法の場合、フィルタリングのためフィルタ係数を決めなければならず、フィルタ係数が増加するほど、計算量が幾何級数的に増加するという問題がある。上記PCAとICA法によれば、ユーザが直接BAと関連のあるような成分を選ぶことになり、この場合、ユーザの主観的な観点がBA除去過程に反映され、実際のPCAとICAを経て出力された結果が、実際はどのような成分かが不明になる。この不明性は、BAを除去して得た信号が実際の脳電図信号を歪曲させる可能性も引き起こす。また、成分を除去した後、脳電図信号を復元すれば、復元された信号が実際に測定した脳電図信号ではない人為的に歪曲された形態になり得るという問題がある。そこで、本発明は、上述した従来の技術の問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、被験者の心拍数による雑音を最小化できる脳波測定方法などを提供することにある。あるいは、本発明の他の目的は、磁気共鳴映像装置内で被験者の脳波を測定する場合に発生する心拍数による雑音を最小化することにある。あるいは、本発明のさらに他の目的は、心拍数の不均一性にもかかわらず、心拍数に応じる雑音を効果的に除去することにある。あるいは、本発明のさらに他の目的は、心拍数に応じる雑音を除去するための過程での演算量を減少させて、脳波測定時間を短縮することにある。上述した課題を解決するための本発明に係る脳波測定方法は、心拍数情報を反映するEKGElectrocardiogram信号から正のピークと負のピークを抽出し、前記心拍数による雑音情報と脳波情報を反映するEEGElectroencephalogram信号から正のピークを抽出するピーク情報抽出ステップと、前記EEG信号の正のピークを前記EKG信号の正のピークを基に、前記心拍数の影響が前記脳波の影響より大きい第1ピークグループと前記脳波の影響が前記心拍数の影響より大きい第2ピークグループに分類するEEG信号分類ステップと、前記EEG信号から前記第1ピークグループ及び第2ピークグループの雑音を除去する雑音除去ステップと、を含む。前記ピーク情報抽出ステップで抽出される前記EKG信号の正のピークは、k-TEO方法により抽出されるRピークであることが好ましい。前記ピーク情報抽出ステップで抽出される前記EKG信号の負のピークは、隣接した2個のRピーク間の最低値であることが好ましい。前記EEG信号分類ステップでは、前記EEG信号の正のピークは、前記EKG信号の隣接した正のピークの時間的距離の平均と標準偏差により、前記第1ピークグループと前記第2ピークグループに分類されることが好ましい。前記雑音除去ステップは、前記EKG信号の正のピークと負のピークを基に、前記EKG信号の正のピークごとに時間軸上のウィンドウサイズを生成するウィンドウサイズ生成ステップと、前記第1ピークグループに含まれたピークとこのピークに時間上最も近いEKG信号の正のピークとの時間差を演算する時間差演算ステップと、前記第1ピークグループに含まれたピークの平均BABallistocardiacArtifactを演算する第1ピークグループ平均BA演算ステップと、前記第1ピークグループに含まれたピークの対応するウィンドウサイズと時間差により、前記第1ピークグループに含まれたピークから前記第1ピークグループ平均BAを減算する1次雑音除去ステップと、前記ウィンドウサイズと前記時間差の平均値により、前記第2ピークグループに含まれたピークから前記第1ピークグループ平均BAを減算する2次雑音除去ステップと、を含むことが好ましい。前記ウィンドウサイズ生成ステップでは、前記ウィンドウサイズは、前記EKG信号の正のピークと前記EKG信号の正のピークから最も近接した負のピークとの時間軸上の距離の3倍であることが好ましい。前記EKG信号の正のピークは、対応するウィンドウサイズの前の1/3地点に位置することが好ましい。前記1次雑音除去ステップでは、前記第1ピークグループに含まれたピークに対応するウィンドウサイズ分だけの第1ピークグループ平均BAを前記EKG信号の正のピークから前記時間差分だけ遅延させて、前記第1ピークグループに含まれたピークから減算することが好ましい。本発明に係る脳波測定装置は、心拍数情報を反映するEKGElectrocardiogram信号から正のピークと負のピークを抽出し、前記心拍数による雑音情報と脳波情報を反映するEEGElectroencephalogram信号から正のピークを抽出するピーク情報抽出部と、前記EEG信号の正のピークを前記EKG信号の正のピークを基に、前記心拍数の影響が前記脳波の影響より大きい第1ピークグループと前記脳波の影響が前記心拍数の影響より大きい第2ピークグループに分類するEEG信号分類部と、前記EEG信号から前記第1ピークグループ及び第2ピークグループの雑音を除去する雑音除去部と、を含む。前記ピーク情報抽出部から抽出される前記EKG信号の正のピークは、k-TEO方法により抽出されるRピークであることが好ましい。前記ピーク情報抽出部から抽出される前記EKG信号の負のピークは、隣接した2個のRピーク間の最低値であることが好ましい。前記EEG信号分類部は、前記EEG信号の正のピークを前記EKG信号の隣接した正のピークの時間的距離の平均と標準偏差により、前記第1ピークグループと前記第2ピークグループに分類することが好ましい。前記雑音除去部は、前記EKG信号の正のピークと負のピークを基に、前記EKG信号の正のピークごとに時間軸上のウィンドウサイズを生成するウィンドウサイズ生成部と、前記第1ピークグループに含まれたピークと前記第1ピークグループに含まれたピークと時間上最も近いEKG信号の正のピークとの時間差を演算する時間差演算部と、前記第1ピークグループに含まれたピークの平均BABallistocardiacArtifactを演算する第1ピークグループ平均BA演算部と、前記第1ピークグループに含まれたピークの対応するウィンドウサイズと時間差により、前記第1ピークグループに含まれたピークから前記第1ピークグループ平均BAを減算する1次雑音除去部と、前記ウィンドウサイズと時間差の平均値により、前記第2ピークグループに含まれたピークから前記第1ピークグループ平均BAを減算する2次雑音除去部と、を含むことが好ましい。前記ウィンドウサイズ生成部で生成される前記ウィンドウサイズは、前記EKG信号の正のピークと前記EKG信号の正のピークから最も近接した負のピークとの時間軸上の距離の3倍であることが好ましい。前記EKG信号の正のピークは、対応するウィンドウサイズの前の1/3地点に位置することが好ましい。前記1次雑音除去部は、前記第1ピークグループに含まれたピークに対応するウィンドウサイズ分だけの第1ピークグループ平均BAを前記EKG信号の正のピークから前記時間差分だけ遅延させて、前記第1ピークグループに含まれたピークから減算することが好ましい。本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体には、心拍数情報を反映するEKG信号から正のピークと負のピークを抽出し、前記心拍数による雑音情報と脳波情報を反映するEEG信号から正のピークを抽出するピーク情報抽出ステップと、前記EEG信号の正のピークを前記EKG信号の正のピークを基に、前記心拍数の影響が前記脳波の影響より大きい第1ピークグループと前記脳波の影響が前記心拍数の影響より大きい第2ピークグループに分類するEEG信号分類ステップと、前記EEG信号から前記第1ピークグループ及び第2ピークグループの雑音を除去する雑音除去ステップと、を含む脳波測定方法を実行させるためのプログラムが記録されている。この場合、前記ピーク情報抽出ステップで抽出される前記EKG信号の正のピークは、k-TEO方法により抽出されるRピークであることが好ましい。前記ピーク情報抽出ステップで抽出される前記EKG信号の負のピークは、隣接した2個のRピーク間の最低値であることが好ましい。前記EEG信号分類ステップでは、前記EEG信号の正のピークは、前記EKG信号の隣接した正のピークの時間的距離の平均と標準偏差により、前記第1ピークグループと前記第2ピークグループに分類されることが好ましい。前記雑音除去ステップは、前記EKG信号の正のピークと負のピークを基に、前記EKG信号の正のピークごとに時間軸上のウィンドウサイズを生成するウィンドウサイズ生成ステップと、前記第1ピークグループに含まれたピークとこのピークに時間上最も近いEKG信号の正のピークとの時間差を演算する時間差演算ステップと、前記第1ピークグループに含まれたピークの平均BAを演算する第1ピークグループ平均BA演算ステップと、前記第1ピークグループに含まれたピークの対応するウィンドウサイズと時間差により、前記第1ピークグループに含まれたピークから前記第1ピークグループ平均BAを減算する1次雑音除去ステップと、前記ウィンドウサイズと時間差の平均値により、前記第2ピークグループに含まれたピークから前記第1ピークグループ平均BAを減算する2次雑音除去ステップと、を含むことが好ましい。前記ウィンドウサイズ生成ステップでは、前記ウィンドウサイズは、前記EKG信号の正のピークと前記EKG信号の正のピークと最も近接した負のピークとの時間軸上の距離の3倍であることが好ましい。前記EKG信号の正のピークは、対応するウィンドウサイズの前の1/3地点に位置することが好ましい。前記1次雑音除去ステップでは、前記第1ピークグループに含まれたピークに対応するウィンドウサイズ分だけの第1ピークグループ平均BAを前記EKG信号の正のピークから前記時間差分だけ遅延させて、前記第1ピークグループに含まれたピークから減算することが好ましい。本発明によれば、被験者の心拍数に応じる雑音による歪みが最小化された脳波を測定できる。あるいは、本発明によれば、磁気共鳴映像装置内で被験者の脳波を測定する場合に発生する心拍数による雑音を最小化できたり、心拍数の不均一性にもかかわらず、心拍数に応じる雑音を効果的に除去できたりする。あるいは、心拍数に応じる雑音を除去するための過程での演算量を減少させて脳波測定時間を短縮できる。以下、本発明の好的な実施形態を図面を参照して説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る脳波測定方法を示す図である。図1に示すように、本発明の一実施形態に係る脳波測定方法脳波測定装置は、ピーク情報抽出ステップピーク情報抽出部100と、EEG信号分類ステップEEG信号分類部200と、雑音除去ステップ雑音除去部300と、を含む。<ピーク情報抽出ステップ>ピーク情報抽出ステップ100において、心拍数情報を反映するEKG信号から正のピークPositivePeakと負のピークNegativePeakを抽出し、心拍数による雑音情報と脳波情報を反映するEEG信号から正のピークを抽出する。ピーク情報抽出ステップ100で抽出されるEKG信号の正のピークは、例えば、k-TEO方法により抽出されるRピークであり、ピーク情報抽出ステップ100で抽出されるEKG信号の負のピークは、例えば、隣接した2個のRピークの間の最低値である。一般に、一回の心臓拍動心拍によって、P_QRS_Tピークが発生する。このようなピークのうち、最も大きい正の値を有するRピークを、EKG信号の正のピークとして決定する。このようなRピークは、ピークが発生する時に生じる形状を利用して、ピークを探す方法であるk-TEO方法を活用して抽出する。この抽出式を数1に示す。kは経験的な値であり、120である。EEG信号を式1に適用して得た結果のうち、負の値は0とした後、例えばフィルタ次数90のバートレットフィルタBartlettfilterに適用する。バートレットフィルタを経て出た結果から傾斜が正から負に変わる変曲点を探すピーク検索。各変曲点に該当する値は、その値の中間値に閾値化thresholdingして、概略的なRピークを探す。そして、k-TEO方法を経る前の本来のEEG信号から閾値化を経て出た変曲点を中心に、例えば、変曲点の前の0.6sと後の0.6sとの間の値のうち、最も大きい値を探す。この最も大きい値は、Rピークとする。EKG信号の場合、後述するウィンドウサイズwindowsizeを得るために、隣接した2つのRピーク間の最も小さな値を有する負のピークを探すピーク検索。このように探した負のピークをEKG信号の負のピークという。EEG信号の場合、EKG信号の正のピークであるRピークを探す過程ピーク検索を行って、EEG信号の正のピークを探す。EEG信号では、EKG信号とは異なり、ウィンドウサイズを探さないため、負のピークを探さない。<EEG信号分類ステップ>EEG信号分類ステップ200では、EEG信号の正のピークをEKG信号の正のピークを基に、心拍数の影響が脳波の影響より大きい第1ピークグループBAsignalと脳波の影響が心拍数の影響より大きい第2ピークグループNon-BAsignalとに分類する。EEG信号、特に磁気共鳴映像装置内で測定されたEEG信号の場合、心拍数による雑音だけでなく、脳波信号も含まれているので、EEG信号の正のピークを心拍数による雑音であるBAの影響を支配的に受けているか否かによって、第1ピークグループBAsignalと第2ピークグループNon-BAsignalに分類するピークの分類。EEG信号の正のピークを分類する基準として用いられる値は、EKG信号から探した隣接したRピーク間の時間的距離の平均μと標準偏差σである。表1は、EEG信号から探した正のピークを分類する方法を示している。表1においてdは、EEG信号から探した隣接した正のピーク間の時間的な距離である。表1を参照すれば、Rピーク間の時間的距離の平均μと標準偏差σ値との合計と差との間にdが存在するとき、このdをRとし、この範囲を超える値は、IRとする。EEG信号から探した各正のピークに対しては、以前の正のピークとのdi-1と以後の正のピークとの間のdiが存在する。この2つのdを利用して探したEEG信号の正のピークが心拍数による雑音であるBAの影響を支配的に受けているか否かに応じて、第1ピークグループと第2ピークグループとに分類する。表1中、BAsignalは、心拍数による雑音であるBAの影響を支配的に受ける第1ピークグループに含まれた信号を示し、Non-BAsignalは、脳信号の影響を多く受けて、BAの影響が支配的ではない第2ピークグループに含まれた信号を示す。<雑音除去ステップ>雑音除去ステップ300では、EEG信号から第1ピークグループBAsignal及び第2ピークグループNon-BAsignalの雑音を除去する。このような雑音除去ステップ300は、ウィンドウサイズ生成ステップウィンドウサイズ生成部301と、時間差演算ステップ時間差演算部302と、第1ピークグループの平均BA演算ステップ平均BA演算部303と、1次雑音除去ステップ1次雑音除去部304と、2次雑音除去ステップ2次雑音除去部305と、を含む。ウィンドウサイズ生成ステップ301において、EKG信号の正のピークと負のピークを基に、EKG信号の正のピークごとに時間軸上のウィンドウサイズを生成する。ウィンドウサイズは、例えば、EKG信号の正のピークとこのピークから最も近接した負のピークとの時間軸上の距離の3倍とし、EKG信号の正のピークは、例えば、対応するウィンドウサイズの前の1/3地点に位置するものとする。このようなウィンドウサイズ生成方法を、図2を参照して詳述する。EKG信号から探したRピークRPを中心に、最も近い距離にあるEKG信号の負のピークNPを探し、EKG信号のRピークRPとEKG信号の負のピークNPとの間の時間軸上の距離Tの3倍をウィンドウサイズにする。また、EKG信号のRピークRPは、ウィンドウサイズの前の1/3地点に位置し、ウィンドウが始まる地点t1とEKG信号のRピークRPとの間の時間的な距離Tが全体ウィンドウサイズ3Tの1/3になるようにする。時間差演算ステップ302では、第1ピークグループに含まれたピークとこのピークに時間上最も近いEKG信号の正のピークとの時間差を演算する。このような時間差演算方法を、図3を参照して詳述する。図3に示すように、時間差は、EEG信号の第1ピークグループに含まれたピークP1、P2、すなわち、心拍数による雑音であるBAの影響を支配的に受けるピークP1、P2に対して求める。このような時間差は、まず1EKG信号のRピークRP1、RP2から時間上最も近いEEG信号の第1ピークグループに含まれたピークP1、P2を探し、次に2これらピークP1、P2と当該各ピークP1、P2から時間上最も近いEKG信号のRピークRP1、RP2との間の時間的距離t1、t2を計算して得られる。第1ピークグループ平均BA演算ステップ303では、第1ピークグループに含まれたピークの平均BAを演算する。これをさらに詳述する。心拍数による雑音であるBAの影響を支配的に受ける第1ピークグループに含まれたピークに対して、各ピークに対応する時間差とウィンドウサイズを利用して第1ピークグループに含まれたピークの平均BAを求める。第1ピークグループに含まれたピークに対応するウィンドウサイズは、それぞれ異なる値を有するようになるが、平均を求めるために、ウィンドウサイズの最高値にウィンドウサイズを統一する。最高値より小さな大きさのウィンドウサイズを有する場合、ウィンドウサイズから外れた値は0とする。1次雑音除去ステップ304では、第1ピークグループに含まれたピークの対応するウィンドウサイズと時間差に応じて、第1ピークグループに含まれたピークから第1ピークグループ平均BAを減算する。これをさらに詳細に説明すれば、次のとおりである。すなわち、1次雑音除去ステップ304において、第1ピークグループに含まれたピークに対応するウィンドウサイズ分だけの第1ピークグループ平均値をEKG信号の正のピークから前記時間差分だけ遅延させて、第1ピークグループに含まれたピークから減算する。これをさらに詳述する。本実施形態において、EEG信号の第1ピークグループとEEG信号の第2ピークグループから心拍数による雑音であるBAを除去する方式は異なる。EEG信号の第1ピークグループから心拍数による雑音であるBAを除去する場合、第1ピークグループに含まれたピークの平均BAを求めるとき、0とした部分を除去し、各ピークに対応するウィンドウサイズ分だけの第1ピークグループ平均値をEKG信号のRピークを中心に時間差分だけ遅延させて、EEG信号から減算する。2次雑音除去ステップ305では、ウィンドウサイズと時間差の平均値により、第2ピークグループに含まれたピークから第1ピークグループ平均BAを減算する。EEG信号の第2ピークグループから心拍数による雑音であるBAを除去する場合、EEG信号の第1ピークグループから心拍数による雑音であるBAを除去する場合とは異なり、適応ウィンドウサイズと異なる時間差を利用せずに、その値の平均値を利用して除去する。以上説明したとおり、本発明の実施形態によれば、EEGとfMRIを利用して実験するときの最も難しい部分である心拍数による雑音成分であるBAを既存の方法より効果的に除去できる。なお、現在は、EEGとfMRIを同時に使用して実験するステップまで行われている。このステップが、実際の病院で診断に直接使用できないのは、BAがEEG信号に及ぼす影響が大きいため、BAを除去せずに診断に使用する場合、誤診するおそれがあるからである。しかしながら、本実施形態で説明した方法を利用する場合、BAを除去し正確な診断が可能となる。このため、今後は、この方法を利用したソフトウェアが商用化され、経済的な利得が得られることが期待できる。本実施形態においては、脳波測定装置及び脳波測定方法を主に説明したが、これらの脳波測定装置及び脳波測定方法は、プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の当該プログラムをコンピュータ脳波測定装置上で実行することにより実現することができる。なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない限り、変更してもよい。