脑-机接口是一种新兴的人机交互方式,它的应用领域广泛,是一项极具潜力的研究科目,并具有很高的实际应用价值。本篇论文旨在通过对脑-机接口中刺激方式以及信号分析方法的研究,高效、快速、可靠地提取信号特征,并通过增加刺激选项,有效地增加SSVEP在CRT显示器上的可用性。在大量查阅文献的基础之上,作者选定了稳态视觉诱发电位作为研究课题。原因在于它是目前脑-机接口研究领域中信号处理速度较快也较为可行的一种研究方法,本文的工作主要集中于实验设计与信号处理方法两个方面。在实验设计方面的具体工作如下:首先根据CRT显示器的特有刺激属性(刺激形式为方波而非正弦波),只选择刺激时间间隔为CRT显示器刺激时间间隔整数倍的少数几个频率选项作为SSVEP的刺激频率,以避免方波刺激引起的谐波对实验效果的干扰。并针对单一选项SSVEP以及多选项SSVEP在不同屏幕刷新率下的实验结果进行了分析。而后,针对CRT显示器刺激选项较少这一特点,本文提出了混合频率刺激的概念。混合频率刺激的大致思想是,将两种频率进行结合,同时使用两种频率对被试进行刺激。在混合频率刺激的实验中,作者尝试了多种组合,最终发现,两种频率的刺激逐一交替出现的刺激方式对于实验的结果最为有利。通过大量的频率组合与实验,最终我们发现,当两种刺激频率相差较大时(＞3Hz),通过AR模型可有效提取这两种频率,而当刺激频率相差较小时,会在这两种刺激频率的平均值处产生很大的频谱峰值。此方法可以有效地增加SSVEP的刺激选项,具有较高的应用价值。在信号的频率检测方面,本文的具体工作如下:本文首先尝试了目前SSVEP信号分析处理中较为常用的滑动平均滤波方法,将其应用于频域,并通过软阈值特征提取方法,有效地对信号进行了特征检测。通过实验结果的分析,我们发现该方法对于脑电信号以alpha波为主的人群,判断的准确率会有所下降,因此考虑其他算法的研究。而后,本文通过文献的查阅以及对于基于滑动平均滤波与软阈值提取方法实验分析结果的研究,本文决定采用小波分析与AR参数模型相结合的方法对信号进行频谱检测。通过信号的分析结果,我们发现,该方法较前一种方法可有效地提高检验的正确率,可较大幅度的提高CRT显示器上SSVEP在脑电信号以alpha波为主人群中的应用。最终,本文将混合频率刺激SSVEP的研究结果应用于视频拨号系统当中,利用混合频率刺激的特性,设计了一个可在CRT显示器上实现较多选项刺激的视觉拨号系统。使被试可以通过眼睛的注视,不借助任何肢体动作实现拨号的功能。有效地改善了CRT显示器中刺激选项较少这一缺点。