脑机接口技术在生物体的神经系统与外部环境之间建立一种新型神经信息交流与控制通道,实现外周或中枢神经系统与体内或体外设备之间的直接交互,为残障人士的运动控制提供了一种新方法。脑神经信号的获取与实时信号传输是脑机接口的关键技术。以无线方式进行脑机接口中信息传输是其中一个逐渐兴起的方向。无线植入式脑机接口平台可应用于自由活动的实验动物,从而扩展脑机接口的研究方法,促进植入式脑机接口的发展。本文主要针对利用信息压缩方式对脑机接口数据进行无线传输的关键科学问题进行研究。信息压缩是在用于脑机接口的信息无线传输之前便将原始数据进行处理,保存用于后处理的信号特征,或以数据压缩方式将原始数据在有限的数据采样集合上进行表达的方法。本论文首先分别针对信号特征提取与数据压缩进行了研究。前者本文在锋电位的检测与分类方面进行了研究,采用非线性能量算子及匹配滤波,计算用于神经解码的锋电位序列化数据,仿真数据上的实验表明本文的方法能够有效的用于锋电位检测与分类。后者在基于矢量量化的数据压缩方面进行了研究,设计了一套三阶段框架的策略用于神经数据的压缩,以保持神经数据的原始波形,分别在仿真数据与真实数据上进行了实验,实验结果证实这套策略可以有效的压缩数据并对数据进行复原。本论文的主要工作是在锋电位的检测与分类以及神经数据压缩两个信息压缩相关算法进行了研究,并模拟设计了一套硬件系统。该系统主要包括(1)用于采集并放大植入式神经信号的信号采集模块,(2)用于信息压缩的数字信号处理单元,(3)基于蓝牙模块的无线传输模块三个部分。算法的离线研究结果证实算法研究可行、有效。信号采集模块在一套双向系统上进行了验证,信号发生器生成的数据证实其可行性。将信息压缩算法在DSP上离线应用后,以串口方式进行传输,计算机以串口方式进行接收。串口的数据接收结果证实数字信号处理单元与无线传输模块的可行性。