本发明公开了一种基于相对小波包熵脑网络和改进版lasso的运动想象脑电识别方法，包括：根据功率谱密度计算R²图，得到最大的频率波段并进行带通滤波；通过小波包方法对脑电信号的细节系数和近似系统进行提取并计算，得到小波包能量熵特征，并通过小波包能量熵值构建脑功能网络，提取脑网络的拓扑特征；并根据数据预处理中SCSP算法，得到方差特征；将三种特征进行融合，得到较高维度的特征矩阵；通过互信息和相关性的Lasso方法并结合Relief‑f算法进行特征选择，筛选出较小维度的特征矩阵。本发明不仅提取时空域特征，也将脑网络的拓扑特征一并提取，保留更多脑电特征信息；并结合互信息和相关性的Lasso方法和Relief‑f算法进行特征筛选，使特征选择出的特征更优秀。