脑-机接口（Brain Computer Interface,BCI）可以通过解码用户的脑电（Electroencephalography,EEG）信号从而控制外骨骼,机械臂等外部设备,实现人与外部环境的交互,在医疗康复、运动辅助方面其展现了巨大的应用潜力,但存在实时性低、识别准确率低等问题。本文采集被试手部实际运动发生前的EEG信号,提取运动准备电位。基于非线性分析方法提取脑电信号特征并分析其生理行为与EEG信号神经复杂度之间的相关性,旨在提前预测运动意图并发出控制指令、提高系统实时性及预测准确率,提供一种基于运动准备电位的BCI系统实现思路。本论文主要研究内容如下:（1）基于现有左右手运动想象的EEG信号开源数据集,通过计算混沌特征表征大脑在产生运动意图时EEG信号的神经复杂度变化过程,进行不同运动想象意图识别研究。结果表明,不同运动想象任务EEG信号复杂度有显著性差异（p＜0.001）,不同运动想象任务的离线分析分类准确率接近88.57%,验证了非线性混沌分析方法用于运动意图预测的可行性。（2）设计实验范式采集被试运动前的EEG信号,提取运动准备电位,并进行时频分析研究。通过分析,与被试平静时期相比,产生运动意图产生时期EEG信号事件相关谱扰动与平静时期相比出现去同步,频带能量出现上升,为接下来运动意图的预测提供理论基础。（3）基于样本熵对产生单手抓握运动意图时的EEG信号进行神经复杂度分析。确定神经复杂度算法参数,提取EEG信号幅值特征与神经复杂度特征进行融合,对运动意图的进行离线与伪在线实验的分析预测。设计实验范式提取被试不同运动参数（力、速度）下的运动准备电位,分析EEG信号神经复杂度的差异性并进行预测识别,为扩展任务识别任务提供了一种可能性。（4）基于双手协同喝水动作进行时频与神经复杂度分析,进行运动意图连续预测研究。以生活中常见的一个完整的喝水动作为例,设计双手协同运动的实验范式。在空间,时间,频域尺度上分析脑电信号的神经复杂度及幅值的变化过程,基于此进行运动意图连续预测。本文基于大脑中存在的混沌现象,利用混沌非线性方法从神经复杂度的角度分析手部运动意图产生过程中EEG信号的神经动力学过程,完成对手部运动意图的提前预测,旨在提高BCI系统实时性,拓展识别任务种类,实现实时控制,为搭建基于运动准备电位的BCI系统提供了一种可行的策略。