随着时间的推移,知识更新迭代越来越频繁,为了适应激烈的社会竞争,人们必须要不断汲取新知识的营养,以丰富自身。伴随着科学与信息技术的发展,知识已经是海量之巨,时间却仍就有限。因此,更有效地获取知识成了人们迫切的需求。本论文正是基于此,对提高学习效率进行了研究,构建了学习加速模型,并将之与脑电信号相关联,最终设计并实现了基于单通道脑电信号的学习加速原型系统。本论文主要完成了以下工作:(1)建立了学习加速模型。介绍了学习加速模型的总体架构,并描述其构建流程。对学习状态相关因素进行筛选,选取了注意力、疲劳程度、脑力负荷三个因素代表学习状态。对三个学习状态代表因素分别提出了不同的脑电特征提取方案,并通过实验验证了其合理性。提出了学习状态评估模型,对其进行了详细介绍。(2)深入研究了脑电信号的各种处理方法。对脑电信号去噪方法中的相关技术进行了介绍,阐述了EEMD-ICA、SCICA、平稳小波变换三种去噪方法的原理,根据学习过程中脑电信号易受眼动与眨眼影响的特性,以及系统对于计算实时性的要求,对比分析了以上三种去噪算法的优劣,选择了平稳小波变换对脑电信号进行去噪。对变分模态分解以及小波包分解的原理进行了详细介绍,分析了它们的在分解真实脑电信号时的分解效率和准确性,选择了效率更高的小波包分解作为脑电信号分解方法。详细描述了K最近邻分类、支持向量机、BP神经网络三种分类方法的原理,分析了他们对于学习状态代表因素的分类效果,最终采用了支持向量机对学习状态代表因素进行分类。(3)对基于单通道脑电信号的学习加速原型系统进行了具体的设计实现。结合学习状态筛选、脑电信号处理算法与学习状态评估模型,设计并实现了基于单通道脑电信号的学习加速原型系统,该原型系统能够对学习者的学习状态进行评估,并提供相应建议。论文最后对学习加速原型系统进行了测试,为注意力、疲劳程度、脑力负荷三个学习状态代表因素分别设计了不同的测试方案,并分析了不同学习状态代表因素的分类准确率。此外,论文还对学习加速原型系统的学习状态评估的有效性进行了测试。测试结果显示,本论文实现的学习加速原型系统能够有效地识别学习者的学习状态,并提供合适的建议。