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提出一种利用特殊运动想象训练样本与有限的空闲状态训练样本进行训练的方法,采用公共空间频率模式算法与功率谱密度算法分别提取样本的空域与频域上的特征.利用贝叶斯线性判别方法进行分类,设计出一种适用于异步脑-机接口（BCI）的具有两级分类结构的分类器.实验结果表明：该方法对包含空闲状态的脑电信号具有较好的分类效果;在利用较少电极的情况下,测试集样本的分类结果的正确率和均方误差分别为77.62%和0.495.