在脑机接口（Brain-Computerl Interface,BCI）技术的研究中,脑电信号（Electroencephalogram,EEG）由于其安全性高、价格低和使用方便等因素被广泛使用。但EEG信号具有非平稳、高维、信噪比低的特点,如何对EEG信号进行特征提取并进行分类是BCI研究的重点。张量分解作为一种高维数据分析工具能够结合多个模态的信息,获取具有判别信息的分类特征。因此,本文使用张量分解对EEG信号进行分析和研究。本文的主要研究内容和创新如下:针对在高维空间中进行张量分解存在计算复杂度高的问题,本文借助随机奇异值分解对于大规模矩阵分解速度快的特点,提出了基于随机奇异值分解的张量Tucker分解（张量R-Tucker分解）方法,并将其用于基于运动想象的左右手分类数据集BCICIV2b的特征提取和分类。实验结果显示,相比于张量Tucker分解,张量R-Tucker分解特征提取速度提升了22%,平均分类准确率达到了80.93%,与现有方法相比准确率提高了10.12%。由此可见,张量R-Tucker分解不仅可以融合多个模态的信息使其提取的特征更具有判别能力,而且能够提高张量Tucker分解的速度,有效解决张量Tucker分解计算复杂度高的问题。此外,本文使用基于Python的Django框架设计并开发了一个离线BCI数据可视化分析平台。该平台可以对多种格式的EEG数据进行分析,并且具有操作简单方便的优点,可以方便快捷的实现离线BCI数据的数据加载、数据可视化、滤波、分段、重参考、时频分析等EEG分析操作。综上所述,本文提出了一种张量R-Tucker分解方法,并将应用于BCI数据的分类研究中。该方法提高了BCI数据的特征提取速度和分类准确率。此外,本文设计并开发了一个离线BCI数据可视化分析系统。该系统具有用户界面友好、操作简单方便方便的优点。