一种时、频、空域多参数脑电特征提取与融合方法，方法步骤中包括：1）、采集脑电信号；2）、对脑电信号进行数据预处理；3）、从预处理后数据中提取Kc复杂度、近似熵、小波熵；4）、基于AMUSE算法求得脑电奇异值分解矩阵参数；5）、对提取的Kc复杂度、近似熵、小波熵及脑电奇异值分解矩阵四类时、频、空域特征参数做特征选择；6）、用SVM分类器对以上特征选择后的时、频、空域四类参数进行融合与分类。本方法选取Kc复杂度、近似熵、小波熵及脑电奇异值分解矩阵四类参数能够全方位地表现脑电特征信息，再进行后续有效融合，可为脑功能障碍性疾病，如阿尔兹海默症、轻度认知障碍等的早期诊断评估提供有效的支持与帮助。