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针对异步脑机接口（BCI）中空闲状态难以检测的问题，提出将近似熵与公共空间模式（CSP）综合的方法来处理. 在采用二级分类策略的前提下，通过近似熵与CSP方法分别从时间复杂度和空间模式上提取不同类型的脑电特征，利用这些特征训练出不同的分类器，然后使用多分类器投票的方法将它们综合以提高判断空闲状态的正确率. 将本文的方法运用到BCI竞赛数据中，得到最终具体想象任务的命中率（TPR）普遍比通过阈值法得到的结果要高. 数据处理的结果说明了本文方法对空闲状态检测的有效性.