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当前方法对脑机接口信号识别时,因其基函数无法自适应调整,导致信号特征提取与识别结果不够准确,因此提出基于经验模式分解的脑机接口信号多模态识别方法。根据固有模态函数及其相关约束条件,通过筛选对经验模式分解实施分析,基于细胞电流架构的信号频率,对脑电信号分类;根据分类结果,采用经验模式分解法对脑机接口信号滤波降噪,经过确定经验模态分解级数,滤波处理剩余信号分量;利用Hilbert变换方法提取信号包络,通过包络信号各段能量完成能量熵的计算,实现信号特征提取;在此基础上,根据信号的导函数与极值点的约束条件,