我们以"模拟自然阅读"诱发电位模式来构建一个脑控操纵杆系统，直接用大脑的思维活动控制外周设备，探索脑－机接口的新方法和新模式。通过对这种信号进行巧妙编码，使低频的脑电分布变成较高频率的时差信息，其通信的速率是当今脑－机接口最高速率的2～5倍，达到60比特/分钟以上。目前，国际上大脑控制的研究对象主要局限于实现控制光标、多项选择作业等，而本项目将实现对运动方向与强度的连续控制。由于电脑操纵杆可以实现

基于脑-机接口技术的人脑直接控制操纵杆的研究，能够为外周神经受损的高位截瘫患者及其他特殊场合的用户提供直接用大脑思维信号操控外周设备的手段，同时也反过来促进了脑电信号解码的研究。本研究的初期目标为：采用基于"模拟自然阅读"视觉诱发模式，利用一个虚拟操纵杆，实现人脑对外设的实时连续控制。作为一年期项目，我们把研究主要集中在这样几个方面：利用BioSemi Active Two 及两台计算机构成了一个BCI原型系统，在一台计算机屏幕上构建一个虚拟电脑操纵杆装置，另一台实现信号采集、处理及模式识别，判断使用者的意图；进行了一系列的实验，研究了大脑自主选择某一特定目标所对应的认知信号的特征，包括信号的形态、空间、时间、频率分布等物理参数，以此作为支持向量机分类器的模式特征，得到最优识别精度；研究了从连续输出的EEG信号中精确定位靶标出现时刻的方法。发现了几种提高分类正确率的特征模式,靶与非靶识别率达95%以上；从10个按钮构成的刺激界面所产生的EEG信号中单次识别出目标按钮平均精度达89%；离线测试脑-机通信速率超过130比特/分钟。这些结果为进一步研究在线系统进而进行临床研究打下了基础。