近年来随着脑科学与计算机技术的不断发展,脑机接口作为新型人机交互技术逐步成为社会界与学术界的热门话题。从最初仅在医疗与科学领域的应用,到近来的商业民用化,再到未来连接元宇宙虚拟世界的畅想,脑机接口技术正快速进入到人们的日常生活中,尤其在残障人士的肢体恢复与改善、人员行动辅助与补充等场景下具有广阔的应用前景。本课题使用便携式单导脑电波采集设备,主要利用脑电伪迹信号特征,在低成本、低功耗嵌入式处理器平台开发人机交互式控制系统。首先,本文对EEG脑电信号进行基本的介绍,包括其产生机理与特点,并就EEG的采集相关理论知识进行论述。最后重点描述了EEG脑电数据从接收存储到计算转换再到理论分析整个流程中的处理方法,为接下来的研究提供基本可靠的EEG脑电数据。其次,介绍了EEG脑电波中眨眼信号的特点,并依此提出了一个使用滑动窗口标准化的眨眼检测算法,通过所设计的标准实验范式进行离线仿真分析证明了该算法具有高效可靠的性能。同时在仿真平台上实现了眨眼的低时延实时检测,为将眨眼行为作为控制信号实时控制外部设备的工作提供了理论依据。再次,设计了基于单通道EEG伪迹信号的在线系统,主要工作包括构建系统模型、改进双伪迹信号特征提取算法和控制系统的软件设计。在检测算法中加入对咬牙信号的检测,并以App Designer工具箱开发用户交互界面,编写和调试界面组件状态控制、信息显示、和相关功能等程序代码,实现了在线的实时脑机交互控制系统,并通过标准在线实验验证了该系统的性能与稳定性,为其在硬件平台的部署奠定了基础。最后,完成了嵌入式脑电伪迹控制系统的硬件设计与实现。依托STM32处理器核心控制和脑电波采集传输与外围相关设备等系统硬件电路,在嵌入式平台上移植了脑电伪迹控制系统,以OLED屏幕上显示的简易脑电计算器进行脑机交互。利用眨眼与咬牙特征以及专注度与放松度特征,控制不同长度公式的输入并计算结果,以此对系统性能进行实验测试,结果表明该嵌入式脑电伪迹控制与脑机交互系统具有较好的可操控性、实时性和可靠性,为便携式单导脑机接口技术的应用研究提供了参考。