脑机接口技术旨在研究、定位、辅助、增强和修复人类的认知或感觉-运动功能,为运动功能损失的患者带来了新的治疗方式,对脑科学领域的研究有着重要的意义,并且在医疗、娱乐、航天、军事等方面具有广阔的应用前景。随着脑科学研究的不断深入,对脑机接口系统高通量神经数据的采集和分析要求越来越高。因此,构建高通量脑神经信号采集记录系统具有较高的工程应用价值。本论文针对非人灵长类动物的感觉-运动神经信号解析的实验研究需求,研发了高通量脑神经信号采集记录系统分析软件。软件采用模块化思想进行架构设计,实现了高通量脑神经信号的实时采集、网络存储、峰电位分析、图形化展示等功能。软件针对神经信号具有数据通道多、数据量大的特点,引入序列号匹配与数据包缓冲的方法,保证了数据采集的同步性与实时性;通过iSCSI协议接入IPSAN,并基于NTFS文件系统研发了一种索引与数据相分离的数据存储方案,满足对高通量神经信号数据的高效存储、检索与回放需求;在峰电位信号分析方面,以组件化方式设计信号分类与信号解码的算法模块,同时基于CUDA对主要算法进行性能优化,实现了分析与配置的灵活性与高效性;基于QT界面开发框架实现了算法组件的拓扑连接和通用波形控件的显示,为用户提供一个良好的人机交互界面。模拟信号在线测试结果表明,本软件完成了信号的采集、实时分析、显示和存储的功能,对模拟的1024通道神经信号进行峰电位实时分类,平均每帧分类分析耗时低于4ms,满足实时化分析需求;动物实验信号离线测试结果表明,本软件完成了信号的检索与回放、离线分析的离线功能,对猕猴实验数据采用所实现的5种解码模块进行离线峰电位解码,所实现的解码模块平均单帧数据解码耗时均低于6 ms,采用GPU对算法的并行加速优化使分析效率提升40.8%,满足动物实验研究要求。