1.一种基于皮层源信号的脑电运动意图识别方法，其特征在于，包括：S1：根据电极位置、头部形状、颅骨厚度和不同层之间的电导率正向建模，得到头部模型；

S2：获取目标对象头皮产生的脑电信号，结合头部模型将脑电信号映射到大脑皮层的源，并为每个源编号；

S3：遍历与运动想象区域有关的源，并获取与运动想象区域有关源的信号的幅值，采用最大幅值的0.5倍作为筛选阈值；

S4：判断源的幅值是否小于筛选阈值，若是，则删除该源，否则保存该源；源筛选完成后，得到采样源集；

S5：计算采样源集中每个采样源处理两个不同任务时的功率，判断是否有K个处理两个不同任务时功率存在差异的采样源，若存在，则将该K个采样源作为选定源，否则计算每个采样源的总功率并降序排列，选取前K个总功率对应的采样源作为选定源；其中，总功率是指采样源处理两个不同任务时的功率之和；

步骤S5中判断是否有K个处理两个不同任务时功率存在差异的采样源的具体过程为：记录每个采样源执行第一任务的第一功率和执行第二任务的第二功率；

将所有采样源的第一功率和第二功率分别降序排列；

按照第一功率的排列顺序给对应采样源一个第一功率序列号，按照第二功率的排列顺序给对应采样源一个第二功率序列号；

将采样源的编号降序排列，选择前n个采样源对自己的第一功率序列号和第二功率序列号进行异或操作；

异或操作后，若得到K个两种任务功率差异大的采样源，则将这K个采样源作为选定源，否则按照编号再添加n个采样源对自己的第一功率序列号和第二功率序列号进行异或操作，直至找到K个两种任务功率差异大的采样源或所有采样源完成异或操作；

S6：利用共空间模式提取选定源的特征向量，并采用特征向量训练运动意图识别模型；

利用共空间模式提取选定源的特征向量的过程为：

对选定源进行不同运动意图划分，得到由不同运动意图构建的多个运动意图集合；

获取各个运动意图集合中所有运动意图的协方差矩阵，并计算各个运动意图集合的均值空间矩阵；

将各个均值空间矩阵相加获得混合空间协方差矩阵，并对混合空间协方差矩阵进行谱分解获得初始特征向量矩阵和对角矩阵；

根据初始特征向量矩阵和对角矩阵获得白化矩阵，对白化矩阵进行变换整合得到空间滤波器；

通过空间滤波器对选定源进行滤波获得特征向量；

S7：获取待识别脑电信号的特征向量，将其输入训练好的运动意图识别模型获得对应的运动意图。

2.根据权利要求1所述的一种基于皮层源信号的脑电运动意图识别方法，其特征在于，采用加权最小范数估计方法，将脑电信号转换为源域信号，其转换公式表示为：其中，代表估计的源，λ代表正则化参数，W代表权重矩阵，B表示从实验对象头皮的采集的脑电数据，L代表导联矩阵。

3.一种基于皮层源信号的脑电运动意图识别系统，其特征在于，包括：采集模块，用于采集目标对象的脑电信号；

正向建模模块，用于根据电极位置、头部形状、颅骨厚度和不同层之间的电导率正向建模，得到头部模型；

转换模块，用于结合正向建模模块构建的头部模型，将脑电信号转换为源域信号；

判断模块，用于筛选源域信号，及从筛选后的源域信号中决定选定源；

判断模块包括源域信号筛选单元和选定源单元，其中：源域信号筛选单元，用于从转换模块输出的源域信号的所有幅值中获取最大幅值，并将最大幅值的0.5倍设置为筛选阈值，筛选幅值不小于筛选阈值的源域信号；

选定源单元，用于计算源域信号筛选单元筛选出的源域信号的功率，并判断是否存在处理不同任务时所需功率之间差异大的源域信号，若存在，则将其作为选定源，否则计算每个采样源的总功率并降序排列，选取前K个总功率对应的采样源作为选定源；其中，总功率是指采样源处理两个不同任务时的功率之和；

判断是否有K个处理两个不同任务时功率存在差异的采样源的具体过程为：记录每个采样源执行第一任务的第一功率和执行第二任务的第二功率；

将所有采样源的第一功率和第二功率分别降序排列；

按照第一功率的排列顺序给对应采样源一个第一功率序列号，按照第二功率的排列顺序给对应采样源一个第二功率序列号；

将采样源的编号降序排列，选择前n个采样源对自己的第一功率序列号和第二功率序列号进行异或操作；

异或操作后，若得到K个两种任务功率差异大的采样源，则将这K个采样源作为选定源，否则按照编号再添加n个采样源对自己的第一功率序列号和第二功率序列号进行异或操作，直至找到K个两种任务功率差异大的采样源或所有采样源完成异或操作；

特征向量获取模块，用于获取待识别脑电信号对应的特征向量；

利用共空间模式提取选定源的特征向量的过程为：

对选定源进行不同运动意图划分，得到由不同运动意图构建的多个运动意图集合；

获取各个运动意图集合中所有运动意图的协方差矩阵，并计算各个运动意图集合的均值空间矩阵；

将各个均值空间矩阵相加获得混合空间协方差矩阵，并对混合空间协方差矩阵进行谱分解获得初始特征向量矩阵和对角矩阵；

根据初始特征向量矩阵和对角矩阵获得白化矩阵，对白化矩阵进行变换整合得到空间滤波器；

通过空间滤波器对选定源进行滤波获得特征向量；

运动意图识别模块，用于根据待识别脑电信号对应的特征向量识别运动意图。

4.根据权利要求3所述的一种基于皮层源信号的脑电运动意图识别系统，其特征在于，转换模块采用加权最小范数估计方法，将脑电信号转换为源域信号，其转换公式表示为：其中，代表估计的源，λ代表正则参数，L代表权重矩阵，B表示从实验对象头皮的采集的脑电数据。