脑机接口系统可以理解为不依赖于神经系统和肌肉组织,直接让大脑和外部设备发生交互联系的一种技术。在脑机接口中比较常见的一种脑电信号叫做P300,P300脑电信号属于事件相关电位的一种,当大脑受到外部某种特定刺激后,大脑作为回应所产生的信号。在基于P300脑电信号的脑机接口技术中,最常见的应用就是P300字符输入器,受试者可通过特定的实验范式仅用大脑就能完成字符的输入。但由于脑电信号普遍存在的不稳定性以及不同人之间的差异性,导致该类系统在每次使用之前都需要长时间的预训练,以让系统的表现更稳定,分类准确率更高。这种长时间的预训练不仅耗时间且十分耗费精力,尤其是在临床上对于一些行动不便的患者来说,更是一种不人性化的体验。因此,本文的研究主要集中在如何实现P300脑电信号的迁移学习算法,使得受试者不必每次都重复长时间的预训练过程,而是能够使用之前的训练数据或者是其他受试者的训练数据,本文的主要工作如下:本文提出了一种基于XDAWN空间滤波器和黎曼几何分类器的跨受试者迁移学习算法。首先,使用XDAWN空间滤波器对原始的P300脑电信号进行滤波和降维操作,然后将脑电信号以对称正定协方差矩阵的形式直接映射到黎曼流形空间中,然后分别用受试者各自的黎曼几何均值对其在黎曼流形空间上的对称正定协方差矩阵进行仿射变换,使得来自不同受试者的数据在黎曼流形空间中有可比性,最后使用黎曼几何分类器进行实例迁移学习的实验,实验的结果证实了此方法相对比一些传统的机器学习方法,显示出了其优越性,稳定性,实验结果波动不大。本文还提出了 一种基于黎曼流形切空间的跨受试者特征迁移学习算法,每一位受试者的特征空间被看作是一个子空间,把每一位受试者的数据映射在黎曼流形空间后,求出每一位受试者的黎曼几何均值点,并构造出该点的黎曼几何切空间,通过联合所有受试者的黎曼几何切空间构造出一个共同的特征空间,将数据投影到这个共同的特征空间中,并进行向量化拼接,得到新的特征,最后使用传统的支持向量机完成基于特征迁移的迁移学习分类算法。实验结果表明,对比不同的前沿处理方法,本文提出的黎曼流形切空间的特征迁移算法平均表现要优于其他算法,验证了算法的可行性。