脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)系统提取来自大脑的信号并进行处理,转换成机器指令来控制计算机,让使用者能够直接用大脑来操控外部设备。本论文尝试研究和开发基于脑电的异步型在线脑机接口系统。用户使用该系统,能够通过左右手运动想象随意对光标进行一维控制。论文主要完成了以下四个工作:首先通过处理第三届脑机接口大赛的数据,确定了数据处理的生理基础(μ和β节律的事件相关去同步与事件相关同步现象, Event-Related Desynchronization/Synchronization, ERD/ERS)。接着通过研究第四届脑机接口大赛的数据,针对异步型脑电数据的特点,确定了提取数据特征的方法(共空间模式,Common Spatial Pattern, CSP)、分类器的选择(支持向量机,Support Vector Machine, SVM)以及空闲态的检测流程。同时进一步研究了空闲态检测过程中的阈值确定问题,并针对在线异步系统的开发需要确定了一套有效的阈值确定工具(接收特性曲线,Receiver-Operating Characteristic Curve, ROC)。然后在实验室的同步脑机接口系统平台上开发出了异步型系统,即将离线研究时所确定的特征提取方法、分类器选择以及空闲态检测算法集成进了系统的软件平台,并且加入了一定的时间机制以实现异步的工作方式。最后通过被试使用该异步型在线系统,评测了系统的性能,并提出了可能的改进方向。