為了進一步提高運動想象任務中的分類準確率，特別是在面對個體差異較大的情況下，可以考慮以下幾個策略：
個性化模型訓練：由於每個人的腦電圖（EEG）和肌電圖（EMG）信號存在顯著差異，針對每位參與者進行個性化的模型訓練可以顯著提高分類準確率。這可以通過收集每位參與者的專屬數據來實現，並使用這些數據來微調模型參數。
數據增強技術：利用數據增強技術來擴大訓練數據集，這可以幫助模型更好地學習到不同個體的特徵。常見的數據增強方法包括隨機噪聲添加、時間偏移和頻率變換等。
多模態信號融合：除了EEG和EMG信號，還可以考慮融合其他生理信號，如心率變異性（HRV）或皮膚電反應（GSR），這些信號可能提供額外的情緒或生理狀態信息，進而提高分類準確率。
強化學習和自適應算法：使用強化學習方法來動態調整模型的學習策略，根據每位參與者的反饋來優化模型性能。此外，自適應算法可以根據實時數據調整模型參數，以適應個體差異。
改進特徵提取技術：採用更先進的特徵提取技術，如深度學習中的卷積神經網絡（CNN）或長短期記憶網絡（LSTM），這些技術能夠自動學習到更具代表性的特徵，從而提高分類準確率。