独立成分分析（ICA）和公共空间模式（CSP）通常用于查找用于对运动图像中的脑电图（EEG）信号进行分类的空间过滤器。 由于ICA需要有关任务相关的EEG信号的潜在变化的生理知识来手动选择过滤器，因此本文提出从CSP构建的空间过滤器中获取过滤器信息，然后从BCI竞争的多个方面将改进的ICA与CSP进行比较III来自我们独立实验的数据集IVa以及左右手运动图像的数据集。 实验结果表明，所提出的ICA具有良好的分类性能，在鲁棒性和灵活性方面更好，而CSP更简单并且更适合于多通道脑电图。