脑机接口（brain-computer interface,BCI）指在人或动物大脑与外部设备之间创建的直接连接来实现脑与外部设备的信息交换。作为一种信息交流的方式,BCI在帮助有运动或感觉障碍的残疾人恢复信息交流功能方面有很大的潜力。事件相关电位P300是应用于脑机接口中的一种特殊的脑电信号（Electroencephalogram,EEG）,它在神经系统受到特定刺激时产生,可以在大脑的相应部位被检测出来。由于事件相关电位P300本身特征比较明显,所以被广泛应用于脑机接口系统。字符拼写系统是一种重要的基于事件相关电位P300的脑机接口系统的应用,它可以使身有残疾的患者通过脑机接口与他人进行交流。作为一种非侵入性的脑机接口系统,它具有价格低廉和安全性高的优势,是一种流行的脑机接口范式。然而,由于其信号采集的非侵入性和事件相关电位本身的特点,采集到的事件相关电位P300信号具有信噪比较低,样本分布不平衡,潜伏期和峰值不固定的问题,使得脑机接口系统的分辨率难以提升。目前深度卷积神经网络已被用于事件相关电位P300的分类,但是目前的分类方法在对信号进行分类的能力方面仍有待提高。针对上述问题,本文的工作内容如下所述。（1）针对事件相关电位数据集样本分布不平衡,会影响分类算法训练的问题,本文提出了一种集成的数据增强方法对数据集进行平衡。本文通过对现有的数据增强方法进行集成,从而提高数据增强方法的效果,尽最大可能减小不平衡的事件相关电位数据集对于分类方法的影响。（2）针对目前深度学习网络对于事件相关电位信号的分类能力还不强的问题,本文提出了一种名为CIE-EEGNet的深度学习网络,通过增强网络不同通道之间特征的组合能力和增加网络对于低层次特征的表达来加强网络的拟合能力来提高卷积神经网络对P300信号的分类效果。（3）针对事件相关电位信号在时域上潜伏期和峰值不稳定的特点,本文将并行卷积层与注意力机制结合,进一步提高网络对于事件相关电位P300信号分类的泛化能力。首先通过并行的具有不同卷积核大小的卷积层对脑电信号进行卷积操作,然后将获取的特征连接起来。由于不同大小的卷积核具有不同的感受野,相比一个卷积层可获得更多的特征。然后,使用注意力机制对融合的特征进行强化,抑制噪声的同时加强有用特征的表达,最终进一步提高P300信号的分类能力。