很多种神经肌肉紊乱都会阻断大脑与外界环境的信息交换及对其的控制通道。这些紊乱，包括肌萎缩性侧枝硬化症(也就是ALS或称Lou Gehrig氏病)、多硬化症、脑瘫痪和脊髓损伤，阻断或削弱脊髓和脑干中用于控制运动神经并进而产生运动的传导通路。多硬化症和脊髓损伤病人仅在美国就超过60万人，而脑瘫痪、退化和中风病人就更多。现代的维持生命技术可以使其中最严重的病人也能活很长时间，因此这些瘫痪病人对个人、社会和经济的负担都是长久且严重的。在没有修复损伤的神经系统方法的情况下，可供选择的恢复功能办法有三种。第一种是增强现存传导通路的能力；第二种是绕过受损伤的点；第三种是为大脑提供全新的信息交换与控制通道。最近的研究显示，脑电 (Electroencephalogram ，EEG) 活动可以提供这种新通道的基础。脑电活动是由大脑产生的电活动，可以从头皮或大脑皮层记录到。基于EEG的信息交换方法的探索就是试图将EEG或它的某些分量转化为一种新的输出通道，通过它大脑能够与外界进行信息交换与控制。脑－计算机接口(Brain Computer Interfaces，BCI)技术是不依赖于正常脑外周神经和肌肉的响应通道的人脑与计算机交流和控制通道。目前的BCI技术主要致力于为思维正常但运动功能残缺的人提供新型的弥补功能和对外信息交流手段。在过去的十年中BCI技术研究迅速发展，主要集中在以头皮脑电记录的脑电活动或脑内单个电极记录的皮层脑电信号活动为基础的新控制技术。针对目前BCI研究的现状，本文进行了如下几个方面的研究。（1） 建立了基于LabVIEW软件平台的脑电信号采集系统，设计了利用脑电α波实时控制电动小车的BCI实验装置，通过模拟和实时实验证明了设计的合理性和实用性，初步实现了基于计算机信号采集平台的简单BCI实时系统，为将来实现其它脑电信号采集和控制方式的BCI系统打下了基础。设计了Oddball 刺激程序及诱发电位P300实验方案，对实验所采集到 含有诱发电位信号的EEG数据进行了预处理和模式识别方法的研究，初步建立了基于诱发电位P300的BCI系统的信号采集与处理模型；分别比较了独立分量分析、小波变换等信号预处理，相干平均、峰值拾<WP=3>取、区域法及互相关分析等模式识别，以及P300少次提取等方法的效果，取得了宝贵的研究经验，尤其是诱发电位的少次提取对于实现实时BCI系统具有重要的意义，为将来实现基于诱发电位P300的实时BCI系统打下了坚实的基础。本文研究的主要创新性体现在：1．建立了基于LabVIEW软件平台的实时脑-机接口系统，利用EEG的α波实现了对外部设备的实时控制。2．设计了Oddball 刺激程序及诱发电位P300实验方案，建立了基于诱发电位P300的BCI系统初型。3． 对实验所采集到含有诱发电位信号的EEG数据进行了预处理和模式识别方法的研究，初步建立了基于诱发电位P300的BCI系统的信号采集与处理模型，为实现基于诱发电位P300的实时BCI系统打下坚实的基础。