脑-机接口（Brain-computer interface，BCI）是不依赖于人体神经和肌肉组织，而通过识别人脑认知反馈信息直接和外界进行通讯的技术。脑-机接口通过信号采集设备直接采集大脑认知反馈信息，并传输到计算机进行信号处理和识别，将识别结果作为设备控制命令或与外界交流的输出信息。因为P300脑-机接口系统识别准确率高，信息传输率快，基于P300的脑-机接口是目前应用最广泛的脑-机接口系统之一。选择恰当的刺激源和设计合理刺激范式可以诱发更高质量的脑电信号，提高诱发脑电信号的可识别性。本文主要研究视觉P300脑-机接口系统，通过设计、优化刺激范式，从而达到提高系统性能和用户友好度的目的。　　本文的研究内容主要有:　　(1)设计了一种基于蜂窝模式的脑-机接口范式。该范式相较于传统范式，通过不同的闪烁呈现方式，可以避免由于重复效应导致的被试注意力不集中、心理疲倦等问题，有效地提高了被试注意力，增强了诱发的ERP成分，从而实现提高系统的分类准确率和系统速率的目的。　　(2)研究不同运动诱发方法对P300脑-机接口的影响，通过比较收缩和扩散两种不同运动方式的范式对系统性能的影响，发现收缩范式可以引导被试将注意力集中在目标刺激上，从而减少临近非目标刺激的干扰，提高脑-机接口系统分类准确率和用户友好度。　　(3)提出蜂窝和收缩的融合范式。因蜂窝范式和收缩范式取得了很好的应用效果，这里通过把蜂窝范式和收缩范式相融合，设计了一种收缩蜂窝范式。实验结果表明，这种融合范式与现在最优的人脸范式具有同样优秀的系统性能和用户友好度，从而为人脸范式的进一步优化提供新的途径。　　本文通过对视觉诱发脑-机接口范式的优化，提高了脑-机接口系统的实际应用性能和用户友好度。今后，我们将在病人身上进行进一步测试和优化，提高其在病人身上的应用性能。