近年来由于计算机硬件和信号处理技术的飞速发展,已经使得人们利用脑电信号与计算机之间进行通讯成为可能。瘫痪病人现在可以利用一种全新的通讯技术(即脑—机接口技术)与外界进行交流。但是脑-机接口系统仍然存在通讯速度较低问题,目前系统的通讯速度只有5-25比特/分钟。脑电信号处理方法是影响脑—机接口系统通讯速度的重要因素之一。诱发电位中的P300响应是在目标刺激出现大约300毫秒后在自发脑电信号中出现的一个正波峰,它在脑—机接口系统中可以用作二维控制信号。但是由于诱发电位是一种非平稳的随机信号,其幅值相对于自发的EEG背景噪声而言很低,而且诱发电位的频带和背景EEG噪声频带重叠,因此利用传统的信号处理方法很难提取到真实诱发电位。由于小波变换在时域和频域上都具有良好的局部化特性,本文提出了一种基于小波变换的去噪方法,以期达到从单次样本中提取视觉诱发电位的目的。此外,我们依据样本小波分解在目标刺激出现后400—600ms时间范围δ频带(0-4Hz)内是否具有正的小波系数为标准来判断单次样本中是否有P300响应。实验结果表明小波去噪方法能够在大多数单次去噪样本中观察到视觉诱发响应的P100,N200以及P300成分,去噪后的单次视觉诱发响应与去噪后的平均视觉诱发响应的相关系数大于0.45的样本个数占85%,而且根据我们的P300检测标准只有74%的目标刺激响应中有P300特征量。这些结果很难用传统的基于傅立叶变换的信号处理方法得到。本文还设计了一个基于PC机的较完善的诱发电位小波分析系统。