基于事件相关电位的脑机接口为人类提供了一种全新意义的与外部环境进行交流和控制的辅助手段,可以有效地提高人们的生活质量。但现有的事件相关电位提取方法存在速度慢、准确率低等缺点,无法满足脑—机接口的高实时性要求,给系统实际应用带来了困难。因此,如何准确并快速提取事件相关电位具有重要意义。小波变换理论的日益成熟及其良好的时频分析能力,为快速提取提供了一种较好的方法。本文从系统的准确性和实时性出发,研究基于自适应小波阈值、基于FDR和独立分量的事件相关电位快速提取、基于USB接口的数据传输,对系统的“软件”部分(即信号处理技术)和“硬件”部分(即通信传输)两方面进行深入探讨。本文首先详细分析了小波变换的基本理论、阈值滤波的思想,深入探讨了基于小波阈值去噪的三大问题:最优小波基的选取、阈值函数和阈值的确定。其中,通过分析选取小波基的标准,给出了选取最优基的量化方法,改进了基于小波最优基的自适应特征提取方法。然后对比研究硬阈值函数、软阈值函数的不足,提出了一种改进的新阈值函数。最后研究基于极小化风险的阈值确定、基于假设检验的阈值确定方法,并将这两种方法与新阈值函数、最优小波基的自适应提取方法结合进行阈值处理。通过实验仿真,以信噪比和均方误差为指标,初步检验了这两种方法的有效性。其次,本文在分析事件相关电位提取的研究现状和基于小波变换的特征提取方法不足的基础上,提出基于自适应小波阈值的事件相关电位提取、基于FDR和独立分量的事件相关电位提取的新方法。为检验这些方法的有效性,对2003年脑机接口国际竞赛的标准数据进行了分析处理。通过实验对比研究,证明了这两种方法能够取得更好的效果。最后,本文分析了脑机接口的整体设计方案,重点设计了数据采集模块和计算机之间基于USB的通信模块,从数据传输的可靠性和实时性提高系统性能。硬件的核心部分采用PDIUSBD12和dsPIC6010A芯片,主要负责数据的存取,软件部分采用Visual C++和Matlab工具进行数据的显示、存储和处理。