尽管电刺激术为难治性癫痫患者提供了药物及手术治疗以外的替代治疗方法,由于刺激效应固有地依赖于刺激参数,非最优的刺激参数常导致抗癫痫失效。目前临床上刺激参数设定依赖于医生的经验,调参过程耗时耗力,参数优化困难,且患者个体差异导致刺激效应因人而异,因此设计基于电生理信号反馈的电刺激控制策略将有助于提升抗癫痫成功率。相比直接对患者进行刺激优化实验而言,硬件在环仿真可模拟接近真实环境下的实验条件,能反复进行控制算法的验证工作,大大降低了临床实验的风险,因此研究抗癫痫硬件在环仿真平台对于临床前优化电刺激显得十分必要。本文设计了一套抗癫痫硬件在环仿真平台,并对平台进行性能测试,实现了电刺激闭环控制策略的实时仿真验证。首先,采用神经集群模型产生脑电节律信号,在真实癫痫患者脑电数据驱动下利用无迹卡尔曼滤波辨识算法复现了癫痫样放电,估计出表征个性化癫痫状态的关键特征参数——平均兴奋性突触增益;并将关键参数作为反馈构建闭环,设计了抗癫痫电刺激闭环控制律;利用MATLAB数值仿真对抗癫痫发作的控制效果进行了算法验证。其次,完成抗癫痫电刺激的硬件在环仿真平台设计。通过对平台的功能需求分析提出系统的整体构型;在硬件设计层面,从系统计算性能和实时性方面对核心器件进行选型,完成了癫痫脑电实时发生器、信号转换模块、脑电信号采集与处理模块、实时电刺激控制器以及各模块间接口的设计和搭建;在软件设计层面,完成各模块的程序流程以及上位机数据显示与人机交互设计。最后,完成平台性能分析以及抗癫痫电刺激策略的有效性验证。对癫痫脑电发生器单元开展了实时性、精度以及资源耗费的性能测试;对信号转换模块进行测试,复现了与真实脑电信号相匹配的物理特性（幅值、时间尺度、噪声）;信号采集与处理模块测试结果满足脑电信号的实时放大和滤波的要求;无迹卡尔曼滤波估计算法的数字化测试结果满足对癫痫脑电以及关键特征参数的实时辨识要求;设计了抗癫痫电刺激硬件在环实验,结果表明:基于关键参数实时估计的电刺激闭环控制策略可有效抑制癫痫发作,平台性能指标满足系统功能需求。