脑机接口(Brain-ComputerInterface,BCI)是基于脑电信号实现人脑与计算机或其他电子设备的通讯和控制的系统,它不依赖于脑的正常输出通路(外周神经系统及肌肉组织)。脑机接口技术的主要研究目的是为思维正常但丧失运动能力的人提供一个特殊的对外信息交流方式。目前,脑机接口的研究正处于发展阶段,现有的脑机接口系统还存在通讯速度低、实验系统分散且体积庞大、识别效果不稳定、分类的高误差率和低准确率等技术不足,离实际应用还有一定距离。　　 粗糙集理论是在1982年由波兰数学家Z.Pawlak首次提出的,它是一种处理信息的工具,可以有效地对不精确、不一致、不完整信息进行分析。该理论已经被成功应用于许多领域,例如人工智能、数据挖掘、模式识别等信息处理领域。属性约简是粗糙集理论的核心内容,属性约简是保持分类能力不变的前提下,删除冗余的属性。　　 针对脑机接口技术目前研究中存在的问题,本文通过对粗糙集理论的属性约简算法的研究,提出了利用粗糙集的方法对P300脑电信号进行通道的选取。　　 本文研究的重点有以下几个方面:　　 (1)本文针对算法时间复杂度大的问题,利用已有的概念和性质,证明了3个有关属性划分的定理,从而在这些定理的基础上提出了一种新的基于树型剪枝的高效属性约简算法,由于该算法采用的是树型剪枝的属性约简,可以减少算法的时间复杂度。结果表明该算法为从决策表中搜索最小或次优知识约简提供了一种简单有效的方法。　　 (2)通过对采集到的P300脑电信号进行预处理、特征提取和连续属性离散化,本文提出利用粗糙集方法评估与选择脑电信号的通道,同时与F-score、FLDA方法对P300脑电信号通道选取的准确率进行比较,结果表明基于粗糙集方法的P300脑电信号通道选择方法的性能优于其他两种方法。基于粗糙集的通道选取方法显示的优势是在短时间内得到更好的近似通道重要性排序,它可以降低计算时间和获得更高的准确率。