随着人类社会文明的发展，社会各界人士越来越关注关于保障残疾人和老年人等弱势群体的生活质量的工作。作为一种辅助代步工具，智能轮椅早已经走进了我们的生活，然而现有的智能轮椅越来越满足不了缺乏生活自理能力的残疾人和老年人的需求，因此我们需要研究一种操作更方便、使用更安全的新型智能轮椅。脑-机接口(Brain-Computer Interface， BCI)技术是一种利用脑电图（Electroencephalograph，EEG）信号，取代常规的外周神经和肌肉，与外界装置实现通信和控制的技术。这些年，BCI技术在国内外的军事、医疗、工业、康复等控制领域得到了快速的发展和应用。尤其是在康复领域，利用BCI技术可以帮助许许多多中枢神经系统遭到重度损害而脑神经功能健康的患者恢复交流和生活自理的能力。本文设计了一种受试者仅需少量训练就可以方便快捷地控制的BCI智能轮椅控制系统。此系统根据脑神经功能正常的人在进行左手和右手运动想象时，大脑对应区域的EEG节律增高而波幅降低；以及在短时间闭目后脑电中的α波振幅均可显著增强这些特征，采集了C3、C4两个电极的脑电信号，将检测到的信号进行前置放大隔离，然后经过一系列的数字信号处理、模式识别和分类，最后控制电动轮椅进行相应的动作。本系统通过德州仪器（TI）公司的ADS1198为核心的模拟前端电路实现脑电信号的采集、放大、隔离等预处理操作，利用Altera公司的FPGA芯片CycloneII EP2C70F896C6以及PC机强大的数据处理能力对数据进行频谱分析，最后控制依夫康轮椅KB5618进行相应的动作。本系统精度高、体积小、功耗低，具有较好的实用性和可扩展性。