脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是大脑和外部设备之间直接交流通信的新途径,不依赖于人的神经和肌肉组织。其中“脑”是人的大脑或神经组织;“机”是计算机或者具有输出能力的外部设备;“接口”是信息交换的中介物。P300电位是一种与人的注意力相关的内源性事件诱发电位,是心理或者语言参与的特殊电位,其主要依赖于诱发事件对人的反应而不依赖人的身体状况。视觉诱发电位(Visual Evoked Potential,VEP)是指受到外界的图形或者闪烁灯光等视觉刺激时,大脑的皮层质枕叶区神经细胞会自发对刺激反应产生特定的脑电活动。根据闪烁刺激的频率不同,所诱发的电位也不同。一般分为瞬时视觉诱发电位(Transient VEP,TSVEP)和稳态视觉诱发电位(Steady State VEP,SSVEP)。本文提出混合范式脑机接口系统是将P300范式和SSVEP范式相结合,系统可以同时处理两种信号。系统包括同时记录数据信号、信息融合、模型设计三部分,增加了系统的高效性和便捷性。本文首先研究了P300脑-机接口刺激范式研究。研究了两种刺激范式经典刺激范式和单项刺激范式,分别在三种分类算法(即线性分类、贝叶斯线性分类、逐步线性判别分类)下分类准确率,比较三种分类模式下取得的分类准确率可知,逐步线性判别分类的分类精度和时间效果最佳。比较两种刺激范式可知单项刺激范式更容易激发P300信号,为后文的混合范式中P300范式提供最优的刺激范式和最佳分类算法。然后研究了SSVEP刺激范式,包括牛顿环刺激和正弦编码刺激。研究了SSVEP颜色刺激范式和SSVEP占空比刺激范式,并分别用快速傅里叶变换、相关分析和滤波器组相关分析三种算法,对其特征值提取和模式识别,以选取最佳的颜色、占空比刺激范式。分析结果表明:在蓝色、占空比50%时,系统的表现最佳。为后文的混合范式中SSVEP范式提供最优的刺激范式和最佳分类算法。最后将P300和SSVEP的最优刺激范式及最优处理方法相结合,组成最优的混合范式系统。在Matlab平台搭建混合范式实时脑-机接口系统,实现26字符和10数字的输入系统,最高正确率达90%,平均正确率为83%。