脑机接口技术(BCI)可以让人脑通过想象建立起与外部计算机或电子设备的控制通道。针对具有电动调节功能的医疗护理床,提出了一种综合疲劳度以及运动想象脑电的护理床控制方案。(1)建立了一种护理床模糊竞争控制模型,使用云控信号、语音信号、脑电信号形成对护理床的竞争控制方案。(2)提出了采用sym5小波分解信号与贝叶斯阈值估计融合的方法对脑电信号(EEG)去噪。(3)提出基于额叶脑电压以及冥想度和专心度的改进K-Means疲劳检测算法。(4)提出了一种融合HHT及KNN的运动想象脑电分类方法。最后根据研究算法设计并实现了一套利用用户的疲劳度及运动想象以及语音控制及云平台控制的综合竞争控制方案来对护理床进行简单控制的系统。经过实验验证使用本文改进的K均值聚类算法的疲劳度三分类准确率可达86.63%,对于运动想象脑电特征的两分类准确率可达87.5%。系统可以很好的满足用户对护理床的简单思维控制,提高了生活体验感,并为脑控技术向实际应用有很好的推动作用。