脑机接口是一种完全不依赖于外围神经与肌肉等正常通路的新型交互方法,实现了脑与计算机的直接通信。运动想象是指在脑海中想象运动,而不必做出真实的运动动作,运动想象疗法就是依据于此,患者进行反复的运动想象,激活相应的脑区,使得受损的神经通路周围的神经细胞苏醒过来,重构神经通路,进而达到恢复患者部分运动功能的目的。利用脑机接口技术来引导脑功能康复训练,是当前计算机科学、认知神经科学、医学等的热点和难点问题,基于运动想象的脑机交互系统可以辅助运动想象疗法,具有很好的应用前景。本文完成了基于运动想象的脑机交互系统的设计与实现,由于脑电信号EEG在采集的过程中极易受到干扰,所以在信号处理之前应首先对数据进行预处理以去除伪迹。在接下来的信号处理方面着重研究了脑电信号的特征提取,首先研究了共空间模式算法,紧接着探究了运动想象信号中最为突出的认知规律:ERD/ERS现象,并提出了一个可以很好区分四类运动想象的参数:ERD/ERS能量系数。最后引入了小波包变换,提出了一种对原始数据进行分解后提取节点的近似熵作为特征,与CSP特征和ERD/ERS能量系数特征融合后输入到分类器中进行分类的特征提取方法WPECSP,实验结果表明,相较于CSP方法,使用WPECSP进行特征提取的分类正确率提高了4.44%,达到了97.22%。这证明了该方法的有效性。在对脑电信号进行模式分类时,比较了Fisher线性判决与SVM两种分类器的效果;在处理二分类器与四分类任务之间的矛盾时,比较了“一对一”与重复分两种方法;在采用“一对一”方法时,对于最终的输出类别的判定,对投票法与判断决策函数值两种方法进行了比较,并在此基础上提出了一种将投票与判断决策函数之相结合的方法,实验结果表明,有效的提升了分类识别率。最后,分析了数据处理所使用的时间区间对实验结果的影响,针对被试个体之间的差异性,选取最优时间区间进行分类,有效的提高了分类正确率。在脑机交互系统的搭建部分,基于Maya完成了软体机器人的建模与动画制作,基于Unity3D实现了离线训系统与在线子系统两个模块的功能。该系统既能实现离线的分析脑电信号,又能在线处理并将结果以软体机器人的动作这一形式展现出来,给予患者视觉反馈,辅助运动想象疗法,从而提升康复效果。