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脑-机接口技术领域的关键问题是脑电信号的分类识别研究.本文针对脑电信号的分类问题,基于EGI-64导脑电采集系统得到7名被试者的左右手运动想象脑电数据,首先采用扩展Infomax-ICA方法对脑电数据进行去噪处理;然后利用共空间模式方法对C3/C42个电极的脑电信号进行特征提取;最后比较了Fisher线性判别分析法、贝叶斯方法、径向神经网络和BP神经网络几种算法的平均分类率.结果表明:神经网络分类方法得到的平均分类率要高于其他2种方法,而BP神经网络方法的平均分类率最高,可以达到95.36%,但另外