脑磁图(Magnetoencephalograpy，MEG)信号主要是由皮层内大量神经元突触后电位同步活动所形成的。事件相关磁场(Event Related Field，ERF)是在外加或内源的刺激作用于人体感觉系统或脑的某一部分的过程中，由给予刺激或撤消刺激而引起的脑区电磁变化，在脑科学的研究中应用广泛。然而，受到多种噪声的影响，ERF的提取十分困难，为达到诊断或研究的要求，需要对其进行必要的处理和分析。目前的处理方法需要受试者进行大量的训练，对受试者要求很高。因此，人们希望发展相应的单次提取技术，减少刺激次数，提高特征提取效率以应用于实践。本文把匹配追踪算法用于脑磁图信号的单次提取中，主要研究内容如下：　　 (1)发展了脑磁图的多通道匹配追踪算法。　　 (2)对经典的Stroop字色干扰实验所采集的脑磁图数据进行多通道匹配追踪的单次提取，结合时频信号重建和3D源重建结果，与先验的认知神经知识进行比较验证其可靠性。3D源重建组分析后的结果表明，单次提取1次刺激即可提取出关键特征，达到与传统的叠加平均法相匹配的效果。　　 (3)利用多通道匹配追踪算法提取悲伤情绪刺激下的脑磁图信号单次提取时频特征并对抑郁患者和正常人进行分类。由自举法(Bootstrap)的分析结果得到，仅仅随机取2个刺激可以获得70％以上的识别率。在理想识别效果的基础上，利用排列测试(permutation test)得到他们的时频差异，为临床诊断提供重要的参考价值。　　 本文提出的基于匹配追踪算法的单次提取算法，在经典的Stroop字色干扰试验和情绪刺激下的脑磁图数据都取得了较好的效果，验证了本文方法在实际应用中的可行性和有效性。