请用python实现以下功能：用ICA算法给脑电数据分离伪迹

为了实现这个功能，我们需要使用Python中的ICA算法库。在这里，我们将使用 `scipy` 库中的 `fastica` 函数来实现这个功能。

首先，我们需要导入所需的库和数据。在这里，我们将使用一个名为 `EEG_data.csv` 的文件，其中包含脑电数据。

import numpy as np
from scipy import signal
from scipy.io import loadmat
from scipy.linalg import svd
from sklearn.decomposition import FastICA
import csv

with open('EEG_data.csv', newline='') as csvfile:
    data = list(csv.reader(csvfile))

data = np.array(data, dtype=float)

现在，我们将使用 `FastICA` 函数将数据分离成独立的成分。

ica = FastICA(n_components=14, random_state=0)
ica.fit(data.T)

IC = ica.components_
S = ica.transform(data.T)
S = S.T

在这里，我们将使用 `n_components` 参数来指定我们要分离的成分数量。我们还可以使用 `random_state` 参数来确保每次运行算法时得到相同的结果。

现在，我们可以将分离后的成分保存到文件中。

with open('ICA_results.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    for row in S:
        writer.writerow(row)

现在，我们已经成功地使用ICA算法将脑电数据分离出来了。