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利用脑电信号的事件相关同步/去同步（ERS/ERD）现象,针对脑电信号的非平稳随机特性,采用短时傅里叶变换（STFT）提取信号的时频特征,并分别用fisher分类器、人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）对特征进行模式分类,正确率分别为66.2%（53/80）,72.5%（58/80）,81.2%（65/80）。实验结果表明STFT能有效提取脑电信号特征,且SVM是一种较优的分类方法。