脑机接口技术是通过计算机建立一条不依赖身体肌肉和外周神经组织的信号通路,在人体大脑与外部设备之间直接完成信息交流。脑机接口技术被广泛的应用在军事、医疗和生活等领域,事件相关电位由于易诱发、无需训练等特点被常用到脑机接口技术中。异步脑机接口是能够检测被试大脑状态,仅在工作状态下输出指令的系统,具有自由控制,不受系统时间限制的优点。当前基于事件相关电位的脑机接口大多为同步脑机接口或者多范式融合的异步脑机接口,造成被试无法自主决定控制指令输出的时间、需要学习多种范式增加控制难度等问题。因此如何降低被试操作难度,设计基于事件相关电位的异步脑机接口系统是亟待解决的问题。本文发现欧德堡范式下能够同时诱发事件相关电位和视觉诱发电位,当被试注视非指令输出界面时大脑信号中检测不到视觉诱发电位,因此采用视觉诱发电位具有识别大脑空闲状态的可行性。本文在C++、MATLAB等软件环境和Neuroscan脑电采集平台上搭建了单一范式下同时诱发产生事件相关电位和视觉诱发电位构建异步脑机接口系统。所做具体工作如下:首先,为提取在视觉诱发界面中诱发产生视觉诱发电位,提出并对比了叠加平均后频域分析和频域分析后叠加平均两种不同的视觉诱发电位提取方式。叠加平均后频域分析的方法提取的诱发电位具有更好的可解释性且识别大脑空闲状态的准确能够达到98.12%,满足系统要求,为异步系统的构建提供了基础。其次,针对检测大脑空闲状态和目标刺激方面提出并探讨了不同的电位融合方式,采取通过视觉诱发电位检测大脑空闲状态然后通过事件相关电位检测目标指令和通过改进的P-FLDA算法将视觉诱发电位和事件相关电位相融合,共同检测大脑空闲状态和目标指令的方式。前者构建的系统分类准确率达到了91.07%,信息传输率达到了54.93bits/min;后者构建的系统准确率为93.43%,信息传输率达到了40.93bits/min。两种电位融合共同检测大脑空闲状态的方法能够结合两种电位的特征,避免单一电位造成的误差,使系统更具鲁棒性。最后,研究了视觉诱发界面中刺激起始异步的取值对异步系统的影响。设置多组不同参数值进行异步实验发现,在不同取值下,诱发的电位在时域和频域上均有所差异并呈现一定的变化规律。当刺激起始异步取值是175ms时,对于辨识目标刺激,系统能够得到最高准确率;当刺激起始异步取值是125ms时,系统在辨识大脑空闲状态并在工作状态下辨识目标刺激方面能够达到最高准确率。通过对比实验找到最优刺激起始异步取值使得异步系统性能达到最高。