脑机接口是指一种不依赖于人脑的正常输出通路的脑-机通讯系统,是一种新的人机接口方式。它的实质为通过脑电信号推断人的想法或目的,从而实现人机交流。脑机接口既是人类了解和提高脑功能的重要手段,又是一种全新的通讯和控制方式,有望提高人类的生活质量。它在残疾人康复、正常人辅助控制、娱乐、脑认知等领域有广泛的应用前景。脑机接口包括两种类型:基于自发脑电的脑机接口和基于诱发脑电的脑机接口。其中,基于自发脑电的脑机接口依赖于自发脑电信号。首先,人进行特定思维活动,产生特定模式的自发脑电信号;其次,自发脑电信号借助高性能的生物电信号采集系统进行记录,经过设计的数据处理算法把脑电特征实时地提取出来,进而进行自动分类识别,从而实时判断出当前人所处的思维状态;最后,通过计算机将判断出来的思维状态翻译成预先设定的控制命令,实现人脑对计算机等外部设备的直接控制。本论文对自发脑电脑机接口技术及脑电信号识别方法进行研究,首先分析和探讨了其涉及的技术,在此基础上设计了脑机接口系统;接着对自发脑电的模式识别技术进行深入研究,提出和应用了若干模式识别方法,并用标准竞赛数据进行初步检验;最后依据建立的实验系统,设计基于运动想象的实验范例,用获取的实验数据对这些模式识别方法进行检验。基于自发脑电的脑机接口主要涉及三项技术:信号产生与记录、信号模式识别、实际应用。脑机接口属于交叉研究,涉及多个学科:神经科学、生理学、心理学、计算机科学、康复医学等,目前对整个系统缺乏具体详细的描述,这些技术的分析和探讨为脑机接口系统的建立、设计与研究提供了指导。基于这些技术,设计了脑机接口系统。在脑机接口涉及的三项技术中,信号模式识别最为重要,关系到能否将输入正确地转换为输出。考虑本学科的研究特点和模式识别在脑机接口研究中的重要性,本论文主要对模式识别技术进行深入研究。模式识别主要包括三个环节:特征提取、特征选择和分类。本文的研究重点紧密围绕这三个环节,以期提高脑机接口系统的识别精度。目前,较低的识别精度是限制脑机接口发展的一个重要因素。特征提取是指从信号中提取有用信息,形成初始特征,为后续不同脑状态的