脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）是一种通过对采集到的脑电图（Electroencephalogram,EEG）信号进行处理,将EEG信号解码成相应的脑部神经活动的科学技术。BCI系统不依赖于人体的神经-肌肉输出通路,提供了一种新型的与外界交流的方式。BCI系统按照所使用信号种类的不同可以划分为多种类型,其中基于运动想象的脑机接口（Motor Imagery Brain-Computer Interface,MI-BCI）由于其具有时间分辨率高、与运动神经相关以及能够自发产生等优点被广泛应用于多个领域。但是在MI-BCI系统中存在训练校准时间冗长的问题。本文将迁移学习领域中的域适应方法以及小样本学习领域中的跨用户学习思想应用于MI-BCI系统,提出了一种基于改进KL散度的域适应算法和一种基于辅助样本特征混合加权的迁移学习算法。基于改进KL散度的域适应算法能够提高目标域与源域之间的相似性,增加了迁移辅助被试时的可用信息,避免出现“负迁移”的现象。在此基础上,基于辅助样本特征混合加权的迁移学习算法通过迁移多名辅助被试的特征信息提升分类器的性能,以此提高MIBCI系统在小样本训练集下的分类正确率。首先,本文对MI-BCI系统离线数据处理阶段中的信号预处理方法、公共空间模式算法以及支持向量机分类算法进行了详细的说明,搭建了MI-BCI系统离线数据处理平台并对本文使用的数据集进行了介绍,给出了实验范式以及相应的实验数据参数。利用离线处理平台和数据集探寻训练集样本数与分类正确率的关系,对MI-BCI系统中存在的小样本问题进行了论证。其次,本文为了提高目标域与源域数据分布之间的相似程度,提出了一种基于改进KL散度的域适应算法。算法通过构建映射并对目标域数据进行映射处理,最小化目标域数据与源域数据分布之间的KL散度,并引入SVM分类概率对协方差进行分类和加权计算,在原有算法的基础上进行了优化改进。根据该域适应算法的基本思想,可以将其应用于提升不同被试之间特征分布的相似程度以及提升测试集与训练集特征分布之间的一致性。仿真结果显示,提出的域适应算法能够有效提升不同被试之间的相似程度,对于测试集与训练集特征分布一致性的提升也有一定的帮助。最后,本文借鉴了CCSP算法迁移辅助被试信息的基本思想,提出了一种基于辅助样本特征混合加权的迁移学习算法。该算法通过迁移辅助被试的信息提升目标被试的分类正确率,通过计算辅助被试对分类正确率的贡献程度对辅助被试的预测标签进行加权。根据目标被试是否固定,本文提出了两个应用场景,仿真结果显示在两种场景下,所提出的算法可以大幅提升MI-BCI系统在小样本训练集情况下的性能,分类正确率的提升在11.31%-34.19%之间。本文针对MI-BCI系统中存在的冗长训练校准时间问题,提出了两种算法提升MI-BCI系统在小样本训练集下的分类正确率。第一种域适应算法用于提升目标域与源域之间的一致性,为之后的迁移提供更多的有用信息。第二种迁移学习算法在第一种域适应算法的基础上迁移辅助被试的信息,扩充目标被试小样本训练集中的信息,从而解决MI-BCI系统中的小样本问题,减少MI-BCI系统离线训练校准时间,提升MI-BCI系统的实用性。