脑电信号是由人体脑部自身产生的微弱生物电，是人体重要的生理信号。脑-机接口（Brain-Computer Interface，BCI）就是对采集到的脑电信号进行一系列处理，以达到直接控制外围设备的目的，是脑电研究中一个重要的研究领域。脑-机接口主要包括信号采集装置、信号处理装置和外围设备三个部分。　　然而，传统的脑-机接口的数据处理部分大多是在PC机上进行的，由于PC机体积大，笨重，很不方便随身携带，也阻碍了脑-机接口技术应用于日常生活的进展。智能手机的发展给便携式脑-机接口带来新的实现平台，故本应用的开发就选用了Android系统平台。近年来也出现了一些基于Android平台的BCI系统研究，但大都是只是在Android设备上采集得到脑电信号，并未进行在线分析和模式识别。　　本课题正是针对以上现有研究的缺点和不足提出的，所做的研究内容可以分为以下几个部分：　　(一)在广泛调研和参阅相关参考文献基础上，了解了脑-机接口技术历史和发展现状，了解基于Android平台的脑-机接口技术的研究现状，经过综合分析比较，确定选题方向，采用多键诱发的移球游戏方式和在线进行模式识别的研究方案。　　(二)设计软件系统整体功能结构，包括四大模块，分别是视觉诱发模块和受控游戏界面、数据的蓝牙通信功能模块、数据存储和处理功能模块、特征提取及模式识别功能模块。　　(三)完成系统各功能模块详细设计及实现，详细阐明四大功能模块的原理，说明具体实现方法所用到的关键技术。该部分包括一个基于“模拟自然阅读”的诱发和游戏界面，蓝牙接收和卡尔曼滤波，文件形式的数据存储，采用时-频特征分析的特征提取和采用支持向量机的模式识别方法。　　(四)完成系统功能测试。主要验证课题所设计出来的软件各模块功能和整体功能是否达到了预期目标。　　实验结果表明，本设计可以在Android平台上正常运行，诱发出脑电的P300和N200成分，经过滤波处理后，提取特征量进行模式识别，最终控制移球，完成设计目的。