脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)可通过识别和处理人的生物信号来操控电脑及其他外部设备,是一个包含硬件和软件的完整系统。BCI系统最直接的应用便是辅助神经肌肉损伤和神经退行性疾病患者的日常生活。基于视觉诱发的BCI系统因其具备训练时间少,信息量大以及准确率高的优势而深受研究者的喜爱。但视觉诱发BCI系统在实际控制应用场景中仍存在环境噪声大、初始相位干扰及非线性信号精度丢失等环境普适性问题,其中初始相位干扰问题会在一定程度上影响脑电数据的任务特征提取及噪声滤除效果。本文基于稳态视觉诱发电位(Steady State Evoked Potentials,SSVEP)这一视觉诱发BCI系统,针对其代表性算法任务相关成分分析(Task-Related Component Analysis,TRCA)存在的相位干扰问题,提出了基于遗传算法的相移优化方案以改进BCI系统的整体性能。本文的研究工作总结如下:(1)设计了相位干扰对比实验,验证了TRCA算法中存在的相位干扰问题。实验结果表明脑电数据中存在的相位干扰问题会减弱TRCA算法的空间滤波性能,造成非线性脑电信号精度丢失,BCI系统信息传输率降低等问题。(2)提出了基于相位偏移值全局最优点搜索的遗传算法相移优化方案用以解决TRCA算法中存在的相位干扰问题,并将其称为GA-TRCA(Genetic-Algorithm based Task-Related Component Analysis)算法。GA-TRCA算法在TRCA算法的基础上引入了时移搜索、相移优化及适应度评估三个相移优化相关模块。通过与未添加相移优化的传统TRCA算法进行实验对比,本文得出GA-TRCA算法可通过解决相位干扰问题,有效改善传统TRCA算法的空间滤波效果,稳定提升BCI系统的分类精度。(3)将GA-TRCA算法与传统相移优化算法进行对比。传统相移优化算法包括基于相位约束的p TRCA(phase-constrained Task-Related Component Analysis)算法及基于滑动时间窗的x TRCA(Cross-correlation Task-Related Component Analysis)算法,本文通过设计对比实验,分析GA-TRCA算法的优势。实验结果表明,相较其他相移优化算法,GA-TRCA算法的分类精度及信息传输率均有着一定的提升,具备更好的相位偏移值全局最优点搜索能力。本文通过对不同受试者的脑电信号进行实验分析,得到以下结论:GA-TRCA算法基于遗传算法实现相位偏移值全局最优点搜索,有效解决了BCI系统的相位干扰问题,优化了TRCA算法的空间滤波效果,改进了BCI系统的分类精度。