视觉诱发型脑-机接口(Visual brain-computer interface，v-BCI)凭借着出众的信息传输速率和分类正确率受到众多研究者的关注。传统v-BCI交互过程中需要用户精力集中注视视觉刺激，这既会对用户视觉注意造成占用、又易引起用户的疲劳感。由视网膜映射原理可知，视觉诱发电位(Visual-evoked potentials，VEPs)的空间模式与视觉刺激在用户视野中呈现的位置相关，且视觉皮层激活区域面积与视觉刺激大小成正相关。基于视网膜映射原理设计v-BCI系统是释放用户中央视野视觉资源，同时提升用户交互舒适度的有效途径。
　　基于上述背景，本文首先探究了微弱视觉刺激(由6个散点构成，单一散点刺激直径为10pixel)呈现在不同偏心率(1°、2°、5°)、不同极角(0°、45°、90°、180°、-135°、-90°、-45°)位置时诱发所得VEPs间的差异性和可分性。结果表明，同一偏心率下8种极角对应的VEPs幅值具有不同的时-空特征；同一极角下3种偏心率对应的VEPs幅值具有相似的时-空特征，但幅值大小存在差异；初步说明了呈现在不同位置处的微弱视觉刺激诱发的VEPs间具有可分性。
　　在此基础上，本文基于微弱视觉刺激进一步设计了一种交互自然、友好的多指令v-BCI范式。该范式以在固定区域内闪烁的微弱视觉刺激为标记物，可实现对2种偏心率、8种极角处(共2*8=16种)注视位置的标定。综合时-空、时-频等维度的特征分析及统计学分析发现，不同注视位置条件下VEPs的幅值变化及其在1-20Hz范围内的Inter-trialCoherence升高现象具有时-空分布特性。
　　最后，本文提出了Multi-classdiscrimativespatialpattern(Multi-DSP)和带共成分抑制的Multi-DSP(Multi-DSP after common component rejection，Multi-DSPCCR)2种微弱视觉刺激空间信息解码算法。采用Multi-DSPCCR对同一极角下2种偏心率对应的VEPs进行2分类，8种极角下平均正确率可达82.69%，相较于DSP提升了2.22%。采用Multi-DSP和Multi-DSPCCR分别对2°(4°)偏心率下8种极角对应的VEPs进行8分类，平均正确率分别为81.47%(74.17%)和82.37%(74.75%)。采用2种算法对2种偏心率、8种极角条件下的16种VEPs进行16分类，平均正确率分别为65.58%和64.63%。
　　总之，本文验证了微弱视觉刺激空间信息编解码的可行性，并基于其设计了一种多指令v-BCI范式，提出了2种微弱视觉刺激空间信息解码方法。该研究可为创新v-BCI的交互范式，改善v-BCI的用户交互体验提供一定基础。