作为一种具有丰富应用场景和突出发展潜力的技术,脑机接口系统在使用者的中枢神经系统与外部世界之间建立起新的沟通方式,使用者不需依靠外周神经系统或肢体动作即可实现与外部的交流和互动。基于脑电信号的脑机接口系统因其较低的花费和出色的安全性受到众多研究人员和使用者的青睐。为采集到更完整的脑部活动,达到更高的系统性能,该类脑机接口系统通常会在使用者的头皮表面布置大量的电极,这大大增加了系统在安装、配置和使用方面的障碍,也带来了更高的算力需求。因此,如何使用更少的脑电通道达成与使用完整通道配置时相当或者相较更高的系统性能便成为脑机接口系统研究当中一个迫切需要解决的问题。本研究面向运动想象脑电信号的分类,将上述问题分解为两大部分:一是如何从众多的脑电信号通道中选出尽可能精简的通道组合而不影响模型的分类准确率;二是在选出符合要求的通道组合之后,如何进一步提升其分类准确率。针对上述问题,本文进行的研究主要包含以下内容:（1）提出了一种基于信号互相关的区分度判据,用于对脑电信号通道进行选择。在两个公开的运动想象脑电信号数据集上验证了该方法的效果,并与既有的通道选择方法进行了比较。提出了最小通道配置作为评价指标,用于衡量脑电信号通道选择方法在满足特定的准确率要求的前提下缩减通道数量的能力,并验证了所选择的通道在陌生数据上的泛化能力。实验结果表明,对于实验中的两个数据集,本文提出的方法能够在不影响模型分类准确率的前提下将脑电通道数量分别从71通道和15通道减少至11通道和10通道以下。且所选的通道在陌生数据上也具有良好的泛化能力。（2）将蒸馏方法引入脑电信号分类模型的训练,提出一种基于脑电信号特征概率密度的深度模型蒸馏方法。该方法以上述的通道选择方法为基础,选取分类准确率较高的通道配置和分类模型作为教师模型,为使用不同通道配置的分类模型的训练过程提供指导,以提高其分类准确率。实验结果表明,本文提出的特征蒸馏方法在两个数据集上为学生模型分别带来了5.18和1.36个百分点的准确率提升,优于传统的知识蒸馏方法。基于以上结果,本研究实现了以较少的脑电信号通道达成更高的运动想象脑电信号分类准确率,为实现实时性更高、更便于配置和使用的脑机接口系统奠定了基础。