卒中由于其致残率高、死亡率高等特点,近年来已成为中国致死致残的首位因素,卒中康复迫在眉睫。在卒中康复的需求下,脑机接口与外骨骼相结合的卒中康复方式已成为近年来研究的热点,然而传统的脑机接口并不能应对外骨骼对于复杂运动模式切换的要求,融合单一脑机接口形成混合脑机接口可很好的应对这一问题,是近几年脑机接口研究的一个重要方向。传统的脑机接口中,稳态视觉诱发电位脑机接口能对下肢外骨骼有着稳定的指令输出,同时,运动想象脑机接口可为卒中患者提供一种运动想象疗法的途径。因此,本文基于稳态视觉诱发电位与运动想象,研究面向卒中康复下肢外骨骼的混合脑机接口技术。论文的主要研究内容如下:(1)提出了一种基于不完全Cholesky分解的核典型相关分析的稳态视觉诱发电位脑电信号的识别方法。该方法主要针对典型相关分析难以寻找两组非线性相关数据之间潜在相关性的问题,利用核典型相关分析将刺激频率参考信号与稳态视觉诱发电位脑电信号两者映射为高维空间的核矩阵,以寻找两者之间潜在的相关性,并选择其中最大的相关系数作为识别结果。同时,结合了不完全Cholesky分解,以剔除核矩阵中无用的干扰信息以降低核矩阵的规模,有效的加速核矩阵计算速度,并使相关性的分析更加准确。(2)提出了一种三类共空间模式下的运动想象脑电信号识别与空闲状态检测的方法。该方法在左手运动想象与右手运动想象的二类任务中,加入了运动想象空闲状态检测任务,从而引入了一对一共空间模式和联合近似对角化共空间模式两种三类共空间模式的特征提取方法,并在分类算法中对三类运动想象任务进行分类识别。(3)提出了一种基于稳态视觉诱发电位和运动想象的混合脑机接口,并将其算法模型实现为了在线软件系统。该方法在对稳态视觉诱发电位与运动想象进行脑电信号识别与空闲状态检测的情境中,融入了有限状态机,以对不同时间窗口下的脑电信号识别与空闲状态检测进行编码,从而可在7种下肢外骨骼运动模式中切换:直立、上楼梯、下楼梯、坐、行走、左转弯、右转弯。本文首先将稳态视觉诱发电位与运动想象的脑电信号识别方法在本文所采集的离线数据集上进行实验,均取得了良好的识别效果。然后,对混合脑机接口系统进行了在线实验,结果表明面向卒中康复下肢外骨骼的混合脑机接口能在一定程度上为卒中患者提供一种新型的康复途径。