在现代智能设计领域中,更多关注于几何构型的产生机理及其设计经验的借鉴,因此几何体的脑电信号表征是探究人脑设计思想与意识的直接方法。本文目标为建立基本几何构型的脑电信号表征模型,主要面临以下问题:与基本几何构型相关的脑电信号提取的问题、强噪音的脑电信号的预处理、传统的信号分析方法难以反映几何体脑电信号的表征模式等问题。围绕上述问题,本文的主要工作如下:首先,针对与基本几何构型相关的脑电信号难以提取的问题,本文设计了相应的实验范式与实验流程,刺激出与基本几何构型相关的脑电信号,确保了采集信号的正确性与有效性,减少了实验所带来的噪音。同时开发了相应实验系统,包括刺激软件与信号采集软件,保证了大数据量脑电信号的准确性,减少了脑电信号的采集误差。其次,针对脑电信号噪音大、非平稳等问题,本文设计了脑电信号的预处理算法。首先,基于FastICA算法对本文的影响函数与常见的影响函数进行了实验对比分析,比较不同算法的分离性能与计算性能,确立了改进的影响函数,基于改进影响函数的FastICA算法,获得了独立成分分量与解混矩阵。然后,采用峭度法对独立成分中的噪音分量进行去除,消除了独立成分中的超高斯噪音。其次,提出基于矢量角法的电参考独立成分去除算法,消除了环境干扰信号与生理电信号。最后,通过去噪后的独立成分求得了还原后的脑电信号。将本文的预处理算法进行了实验验证与分析,证明了算法的正确性与高效性。最后,针对传统的信号分析方法难以反映几何体脑电信号的有效特征的问题,本文提取了信号的信息熵与边际谱作为信号特征,分别进行了实验验证与分析,采用了多特征决策融合策略进行特征提取,得到了有效特征,提高了分类的准确性。最后,将简单特征融合与决策融合方法进行了对比分析,建立了基本几何构型的脑电信号表征模型。