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为改善运动想象脑电信号特征提取的自适应性和实时性,提出一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)与共空域子空间分解算法(CSSD )的特征提取方法(HCSSD )。在对脑电信号进行预处理的基础上,定义一种相对距离准则优选脑电极组合;计算4略得到脑电的时-频-空特征;设计学习矢量量化神经网络分类器,实现脑电数据分类。在训练集与测试集间隔一周且减少导联数量的情况下,基于HCSSD对左手小指和舌头的运动想象ECoG脑电数据的平均识别率为92%。实验结果表明:HCSSD在增强特征提取方法的自适应性、改善实时性的同时,提高