脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是近十几年发展起来的一种新颖的人机接口方式。它是不依赖于脑的正常输出通路(外周神经系统及肌肉组织)的脑-机(计算机或其它装置)通讯系统。脑-机接口是不依赖于外周神经和肌肉的信息传输通道,它为瘫痪病人提供了一种与外界环境通讯的新途径。基于脑电信号的脑-机接口具有成本低、操作方便、对大脑无损伤等优点,是当前脑-机接口研究的主要方向。脑-机接口的研究有明确的临床应用背景,因此研究开发具备实时性以及脑-机交互学习功能的实用在线系统具有十分重要的意义。本文在充分了解国内外相关研究的基础上,以运动想象脑电信号作为研究内容,系统地研究了基于左右手运动想象的脑-机接口系统,并且研究了该系统从离线分析到在线应用的各个层面的问题,取得了一定的成果。本文主要给出了基于LabVIEW环境下的运动想象脑-机接口系统的实现方案。研究的关键部分是视觉刺激器的设计和脑电特征信号的特征提取两部分。利用一台计算机和实现脑电信号实时处理的Active One生理信号测量系统建立了一个基于左右手运动想象的脑-机接口系统。本文中采用头皮电极记录皮层运动想象电位,该记录方式无创,容易被人接受。首先采用LabVIEW设计了脑-机接口视觉刺激器。屏幕上左右手图像的随机播放代表不同肢体的运动想象刺激,受试者注视屏幕上随机播放的左右手运动图像,通过分析所产生的脑电信号可判别受试者所进行运动想象的肢体。其次采用滤波的方法提高信噪比,用滑动窗截取脑电数据并且对截取的数据从能量的角度分析得到运动想象特征,同时可以在线提取特征,为实现实时系统打下了基础。该方案能有效地提取出运动想象特征,并且通过离线模式识别进行了有效的分类,分类效果达到了82%。本文对基于左右手运动想象脑电信号处理和识别进行了研究和分析,对提高BCI系统的分类性能和泛化能力等方面具有积极意义,对BCI走出实验室实现在线应用具有参考价值。