1.基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
设置视觉诱发方式，构建多频率空间混合编码脑电数据库；
基于所述多频率空间混合编码脑电数据库，利用空间相关性分类算法提取脑图谱空间特征；
构建用户多频率空间特征分类模型，利用所述脑图谱空间特征对所述用户多频率空间特征分类模型进行训练，获得训练好的用户多频率空间特征分类模型；
将在线采集的脑图谱空间特征输入所述训练好的用户多频率空间特征分类模型，完成多频空间混合编码的脑图谱分类。
2.如权利要求1所述的基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法，其特征在于，所述视觉诱发方式包括：
构建多频率空间混合编码同心圆环形视觉刺激范式；
基于所述多频率空间混合编码同心圆环形视觉刺激范式，对受试者进行视觉诱发。
3.如权利要求2所述的基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法，其特征在于，构建所述多频率空间混合编码同心圆环形视觉刺激范式包括：
采用若干个不同半径的同心圆环作为刺激图案，对所述刺激图案按照每个同心圆环半径的不同采用不同频率闪烁，完成多频率空间混合编码。
4.如权利要求3所述的基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法，其特征在于，对所述刺激图案按照每个同心圆环半径的不同采用不同频率闪烁的方法包括：
采用正弦编码法计算所述刺激图案中每个同心圆环的灰度值，每个同心圆环根据所述每个同心圆环的灰度值不同进行不同频率渐进变化，则若干个不同半径的同心圆环进行不同频率闪烁。
5.如权利要求4所述的基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法，其特征在于，采用正弦编码法计算所述刺激图案中每个同心圆环的灰度值，计算如下，
其中，s(f,Φ,k)为每个同心圆环的灰度值，f和Φ分别为刺激频率和相位，k为帧数。
6.如权利要求1所述的基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法，其特征在于，构建多频率空间混合编码脑电数据库包括：
采集受试者的多频率空间混合编码的稳态视觉诱发脑电信号，基于所述多频率空间混合编码的稳态视觉诱发脑电信号，构建所述多频率空间混合编码脑电数据库。
7.如权利要求6所述的基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类方法，其特征在于，基于所述多频率空间混合编码脑电数据库，利用空间相关性分类算法提取脑图谱空间特征的方法包括：
构建空间滤波器，基于所述空间滤波器对所述脑电信号进行空间滤波，获得脑电信号的时间序列；
基于所述脑电信号的时间序列构造相同长度的正余弦参考信号，根据权重系数获得所述脑电信号的时间序列与所述正余弦参考信号的相关系数最大，此时提取脑电信号的脑图谱空间特征。
8.基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类系统，其特征在于，包括：脑机接口视觉诱发模块、脑电数据采集模块、脑电特征分类模块和脑电特征识别模块，所述脑机接口视觉诱发模块、所述脑电数据采集模块、所述脑电特征分类模块和所述脑电特征识别模块电性连接；
所述脑机接口视觉诱发模块用于对受试者进行视觉诱发；
所述脑电数据采集模块用于采集受试者对多频率空间混合编码同心圆环形视觉刺激诱发产生的脑电信号；
所述脑电特征分类模块用于将诱发产生的脑电信号进行分类，获得视觉目标频率空间混合编码位置特征；
所述脑电特征识别模块用于识别受试者脑电信号的频率空间特征，构建脑电信号相应特征与多频率空间混合编码视觉诱发模块的联系。
9.如权利要求8所述的基于多频空间混合编码的脑图谱诱发和分类系统，其特征在于，所述脑电特征分类模块，还包括脑电特征提取单元和分类训练单元，所述脑电特征提取单元和所述分类训练单元连接；
所述脑电特征提取单元，利用空间相关性分类算法对多频率空间混合编码脑电数据中的脑电信号进行特征提取；
所述分类训练单元，将各频率空间混合编码位置特征与受试者诱发脑电信号频谱特征输入分类器，利用支持向量机算法对分类器进行训练，实现对受试者脑电特征与多频率空间混合编码视觉诱发模块位置特征的分类。
