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本发明提供一种基于非负CP分解模型的脑电意图解码方法，该方法提取了边界规避任务中不同受试者脑电的时间组分特征，利用2‑DPCA对特征维度进行优化，并使用支持向量机对特征进行分类，能够反应出受试者不同状态下的脑电的差异，单个受试者的脑电分类准确率高；并且该方法利用脑电各模式间的相互作用，利用通道组分和频率组分获得脑电的时间组分特征，获取的脑电时间组分的特征可分性好，通过对其维度进行优化，可以有效的对边界规避任务中左、右手二类运动的脑电意图进行解码。