本发明公开了一种基于运动想象的混合脑肌接口特征提取方法，包括以下步骤：采集导联脑电图信号和导联肌电图信号，采用小波去噪的方法处理脑电信号和肌电信号，脑电信号基于似然同步理论构建脑功能网络，选取阈值进行二值化处理，提取二值化脑功能网络的特征，肌电信号采用非负矩阵分解，协同矩阵选取合适的数据变异度寻找不同的协同元，提取协同元的特征。将脑电特征和肌电特征进行特征融合。运用极限学习机实现对动作意图的识别分类。本发明识别率相比单一脑电特征和肌电特征更高，泛化性较强。本发明方法采取选取多特征融合互补的方式，可以提高动作意图识别的准确性、稳定性以及模型的鲁棒性。