多任務運動想象腦電信號有效分類有助于實現精準的多維人機交互，充分利用受試者的高度頻域特異性可提升分類準確率和魯棒性。為此，本文提出基于自適應時頻共空間模式結合卷積神經網絡的多任務腦電信號分類方法。通過自適應頻譜感知提取受試者個性化節律特性，再采用一對多共空間模式計算空域特性，進而表征復合時域特性構建時空頻多層次融合特征，最后利用卷積神經網絡進行高精度高魯棒性四分類。本文采用包含10位受試者［（33 ± 3）歲］實測數據的自測數據集以及第四屆2018腦機接口競賽數據集2a（BCI competition Ⅳ-2a）對本文算法進行驗證，所提算法四分類平均準確率分別達到了93.96%和84.04%，且在公開數據集中本文算法相較于其它先進算法平均分類準確率明顯提高，受試者間準確率范圍誤差則大幅降低。結果表明，本文所提算法在多任務分類中表現出良好性能，能有效提高分類精度和魯棒性。