本发明提供了一种基于脑机接口的大脑意图识别方法，所述方法包括：利用MATLAB构建实际任务模型；基于所述实际任务模型进行实验与脑电信息采集，获得脑电原始数据集；对所述脑电原始数据集内的多个脑电数据进行数据预处理，获得特征提取矩阵；将所述脑电信号特征提取矩阵与对应的标签输入到极限学习机，获得极限学习模型；将待预测的脑电数据输入到所述极限学习模型，获得分类结果。本发明提高识别大脑意图的准确性。本发明采集的脑电信号经共空间模式特征提取后特征更加明显，更加容易进行分类识别。另外，本发明将极限学习机训练的模型作为分类器不仅准确率高，且分类过程中不需要繁琐的迭代计算，速度更快，效果更好。
