脑-机接口(Brain Computer Interfaces,BCI)系统是指不依赖于常规脑外周神经和肌肉系统,直接在人脑与计算机等电子设备之间进行信息交流和控制的通讯系统。研究和发展BCI技术主要用来帮助严重的伤疾患者(脑干、脊髓损伤、肌萎缩性脊髓侧索硬化等)恢复交流和控制能力。另外在康复、军事、娱乐及其它一些控制领域,BCI技术也有比较光明的前景。目前脑-机接口的工作过程是首先让被试产生几种容易解释的脑电信号,然后在头皮记录该信号,最后把它转化为对外界的控制信号。本论文对基于EEG的脑-机接口系统进行了研究分析:首先研究离线脑-机接口:研究几种不同的特征提取和分类方法(功率谱分析、小波变换、支持向量机、独立分量分析等),对最终的正确率进行比较。其次,设计在线脑-机系统:主动控制mu节律,实现对光标移动的控制。脑电信号的采集由Neuroscan脑电采集系统来完成,实时传输到数据分析计算机,去除伪迹,用空间滤波等预处理方法提高信噪比,之后利用多个频带的功率谱能量值作为分类特征,最后利用线性判别式分类,将结果显示在屏幕上并反馈给被试。