脑电信号(Electroencephalogram,EEG)表征了大脑中神经元的活动,富含神经信息,能够准确反映人类生理状态。脑波音乐是利用一种将EEG信号向音乐转换的编码方式,将EEG信号的基本特征与音乐的基本元素相对应,所进行的一种音乐创作,是得以体现人体生理信息的音乐形式,已被逐步验证在生物反馈应用中具有良好的效果,可以缓解患者焦虑情绪,减轻抑郁,消除疲劳等。脑力疲劳是由长时间的专注或从事纷繁复杂的脑力活动而产生的不适状态,可表现为:反应迟钝,感觉困乏,注意力难以集中等。脑力疲劳过重或长期性难以缓解,将威胁人体健康状态,甚至造成灾难性后果。本论文将脑波音乐与脑力疲劳作为切入点,研究并设计了一套基于脑波音乐的疲劳检测与调节系统,通过提取EEG数据中3个基本节律成分(α、β、θ),以节律信号的相对频带能量的数学关系作为衡量脑力疲劳的疲劳特征,经模式识别判断疲劳状态,对疲劳状态调用脑波音乐进行调节。同时,本系统也具有实时转换脑波音乐功能,是结合听觉方式监测大脑活动的新途径,也是当前临床应用研究与神经科学领域的热点。本论文研究内容由便携式脑电采集系统设计、基于电脑端的离线系统设计、基于嵌入式平台的在线系统设计三个部分组成。其中便携式脑电采集系统实现了EEG的采集、传输,基于matlab的离线系统包含了FDA疲劳分类模型以及脑波音乐离线生成算法,基于嵌入式平台的在线系统实现了疲劳状态的实时检测、脑波音乐调控疲劳以及实时脑波音乐生成。为了验证本系统的功能,本文中分别进行了性能测试以及疲劳实验验证。验证结果表明,本系统能够满足疲劳检测与调控的应用要求。