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脑-机接口（Brain-computer interface，BCI）可以实现人脑与外部环境直接交流，有助于残障人士重获对外交流和控制的能力。近年来，稳态视觉诱发电位（Steady-state visual evoked potential，SSVEP）BCI因其使用简单、无需训练、高信息传输率（Information transfer rate，ITR）的特点被广泛研究应用。然而，当前众多的研究成果在易用性和有效性方面与实际应用有很大的差距。针对这个问题，本文对SSVEP-BCI进行应用研究，以期推进BCI的实用化进程。在SSVEP-BCI中，视觉刺激器扮演着重要作用，因计算机显示器能够呈现复杂的视觉刺激且实现方式相对灵活，近年来以计算机显示器为视觉刺激器的SSVEP-BCI研究备受关注。但是因为显示器的硬件限制，很难在便携性和多命令呈现上做出最优选择，为了推动实用化的SSVEP-BCI，本文引入了增强现实技术（Augmented reality，AR），尝试利用其作为视觉刺激器，与计算机显示器相比，AR设备更加便携，且用户无需在视觉刺激与反馈之间来回切换。本研究利用HoloLens眼镜实现AR技术，搭建系统并通过实验验证AR技术在BCI中的可行性和有效性。
本研究首先进行可行性研究。4位受试者参与了该实验，分别对AR做了可行性验证和稳定性测试：（1）可行性验证AR设备对脑电信号采集的影响，通过对比实验发现，AR设备不会对SSVEP-BCI系统带来任何影响；（2）稳定性测试验证AR设备闪烁频率的准确性，将AR环境中诱发的SSVEP与传统显示器诱发的SSVEP进行对比，在数据长度为0.5s，1.0s，1.5s，2.0s和2.5s时，AR环境中脑电信号分类准确率分别为44.27%，83.85%，93.23%，98.44%和98.44%，使用显示器对应的准确率依次为73.44%，95.31%，98.44%，99.48%和99.48%，由此可知，数据长度低于2.0s时，传统显示器的性能要优于AR，但是2.0s之后，两者的准确率近似。
随后，本研究通过两个实验进行了有效性验证。设计了由AR诱发SSVEP控制机械臂的系统，由计算机视觉对目标物体实现识别、定位，最终运用目标控制模式控制机械臂抓取不同特征的物体。在四目标条件下：12名受试者参与了在线实验，受试者控制机械臂抓取三种不同颜色、相同形状的物体，可以对抓错的目标进行及时撤销，最终该实验的准确率可以达到97.71%，ITR达到16.31bits/min；九目标时：11名受试者参与了在线实验，受试者可控制机械臂抓取不同颜色、不同形状的物体，准确率达到93.23%，ITR可以达到20.57bits/min。该系统通过实验进行验证，最终的结果证明了该系统的有效性和实用性，真正实现了一种便携式的SSVEP-BCI系统。
本研究首先进行可行性研究。4位受试者参与了该实验，分别对AR做了可行性验证和稳定性测试：（1）可行性验证AR设备对脑电信号采集的影响，通过对比实验发现，AR设备不会对SSVEP-BCI系统带来任何影响；（2）稳定性测试验证AR设备闪烁频率的准确性，将AR环境中诱发的SSVEP与传统显示器诱发的SSVEP进行对比，在数据长度为0.5s，1.0s，1.5s，2.0s和2.5s时，AR环境中脑电信号分类准确率分别为44.27%，83.85%，93.23%，98.44%和98.44%，使用显示器对应的准确率依次为73.44%，95.31%，98.44%，99.48%和99.48%，由此可知，数据长度低于2.0s时，传统显示器的性能要优于AR，但是2.0s之后，两者的准确率近似。
随后，本研究通过两个实验进行了有效性验证。设计了由AR诱发SSVEP控制机械臂的系统，由计算机视觉对目标物体实现识别、定位，最终运用目标控制模式控制机械臂抓取不同特征的物体。在四目标条件下：12名受试者参与了在线实验，受试者控制机械臂抓取三种不同颜色、相同形状的物体，可以对抓错的目标进行及时撤销，最终该实验的准确率可以达到97.71%，ITR达到16.31bits/min；九目标时：11名受试者参与了在线实验，受试者可控制机械臂抓取不同颜色、不同形状的物体，准确率达到93.23%，ITR可以达到20.57bits/min。该系统通过实验进行验证，最终的结果证明了该系统的有效性和实用性，真正实现了一种便携式的SSVEP-BCI系统。