想象言语的解码利用脑电（EEG）为重度运动障碍患者提供潜在的交流通道，但多数报告的性能评估并未充分体现跨受试者的泛化能力。本文在严格的受试者独立评估框架下，对一个多类别想象言语EEG数据集进行基线研究。
比较了两条预处理与特征提取流水线：时间域统计特征和频域谱带功率。两者均使用随机森林分类器，采用受试者层面的交叉验证并在试次层面进行多数投票。
实验结果显示，频域谱带流水线的平均试次准确率为 $49.03 \pm 4.18\%$，显著高于时间域统计流水线的 $37.97 \pm 3.79\%$。进一步的前向特征选择表明，仅少数频段即可捕获大部分判别信息。
本研究提供了一个透明的基准，为后续致力于提升EEG想象言语跨受试者泛化的脑机接口研究奠定了坚实基础。
点评：该工作通过严格的受试者独立实验设计，揭示了频域特征在想象言语解码中的优势，为构建更具普适性的BCI系统指明了方向。