通用空间模式（CSP）算法能够解决运动图像任务脑机接口（BCI）的二进制分类问题。 本文提出了一种基于滤波器组公共空间模式（FBCSP）的新方法，称为多尺度重叠FBCSP（MO-FBCSP）。 我们通过使用一对一（OvO）策略将CSP算法扩展到多类。 选择多个周期，并将其与包含有用信息的滤波器组的重叠频谱结合在一起。 在具有9个主题的基准BCI竞赛IV数据集2a上对该方法进行了评估。 随机森林（RF）分类器的平均准确度达到80％，相应的kappa值为0.734。 定量结果表明，该方案优于经典FB