在现实生活中,有很多思维正常但有运动障碍的人(如肌萎缩性侧索硬化、严重脊髓损伤甚至完全瘫痪患者)无法与外界进行交流沟通。科学家们提出了一种新技术,就是脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)。脑-机接口是一种新的人-机交互方式,它的特点在于直接通过利用大脑来控制外界设备或字符输出,而不用借助外周肌肉组织。其中基于P300信号特征的脑-机接口系统具有目标多、个体差异性较少的优点,常常被广泛地应用到BCI中。目前在P300领域,打字输入系统基本上都是针对于英文和数字。针对国内能熟悉运用英语的人群很少这一实际情况,本文提出一种基于P300的中文输出在线系统。本文主要包括以下几项工作:首先,设计了一个基于P300的脑机接口平台,该平台系统结合新型二级界面,主要包括界面刺激模块、脑电信号(eletroencepalograph,EEG)采集模块、脑电数据存储模块和分析处理数据模块,最后显示出处理结果。其次,设计了一个新型的实验范式,将自然语言处理的方法(Natural Language Processing method,NLP)应用到该范式中,利用信息领域中自然语言处理技术创建一个先验信息的特征,更方便于目标字符的选择,进而提高系统的通信率和正确率。最后,为了提升系统的性能,添加稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potential,SSVEP)来优化基于单一P300信号的BCI系统,形成了一种混合系统,结果表明在数据传输率上有了明显的改善。