針對運動想象腦電信號因受試者個體差異導致辨識精度低的問題，本文提出了基于個體自適應的運動想象腦電信號特征表征方法。首先從個體差異和頻帶信號特點出發，提出了基于拓展式相關特征（ReliefF）的自適應通道選擇方法；通過提取各頻帶信號5個時頻域觀察特征，運用ReliefF算法對各頻帶信號通道進行有效性評估，進而實現各頻帶信號通道選擇。其次提出了基于快速相關濾波算法（FCBF）的共空間模式（CSP）特征表征方法（CSP-FCBF）；通過CSP提取腦電信號特征，運用FCBF進行特征優化得到最優特征集，從而實現運動想象腦電信號狀態有效表征。最后使用支持向量機（SVM）作為分類器進行分類辨識。實驗分析結果表明，本文所提方法能有效實現運動想象腦電信號狀態表征，四類狀態平均辨識精度達到了（83.0±5.5）%，較傳統的CSP特征表征方法提高6.6%。本文在運動想象腦電信號特征表征方面取得的研究成果，為實現自適應的腦電信號解碼及其應用奠定了基礎。