除了腦電圖（EEG）和肌電圖（EMG），還有多種其他生理信號可以融合，以進一步提高運動模式識別的性能：
心率變異性（HRV）：HRV可以反映自主神經系統的活動，並且與情緒狀態和壓力水平有關。將HRV數據與EEG和EMG信號結合，可以提供有關參與者心理狀態的額外信息，從而改善運動模式識別的準確性。
皮膚電反應（GSR）：GSR測量皮膚的電導率變化，通常用於評估情緒和生理反應。這些數據可以幫助理解參與者在運動想象過程中的情緒狀態，進而提高識別性能。
運動捕捉數據：使用運動捕捉技術（如加速度計和陀螺儀）來獲取身體運動的數據，這些數據可以提供有關運動模式的直接信息，並與EEG和EMG信號進行融合，以提高識別的準確性。
腦血流量（fNIRS）：功能性近紅外光譜（fNIRS）技術可以測量腦部血流變化，這些變化與腦部活動有關。將fNIRS數據與EEG和EMG信號結合，可以提供更全面的腦部活動信息，進一步提高運動模式識別的性能。
生理信號的多通道融合：通過多通道的生理信號融合，可以獲得更豐富的數據特徵，這有助於提高模型的識別能力。例如，結合多個EEG通道的數據，或將不同生理信號的特徵進行融合，能夠更好地捕捉運動模式的複雜性。