直接从中枢神经系统提取有效而可靠的信号，旨在修复病人因各种原因造成的肢体瘫痪而丧失的运动功能（尤其是上肢运动功能）的神经接口的研究，是目前神经科学和神经工程学领域内的一个聚焦点。通过直接对大脑皮层各功能区的分析研究，提取出和肢体动作有关的控制信号，神经接口系统可以直接以体外通路替代受损的体内神经通路来实现原肢体功能的恢复。神经接口的研究不仅有助于人们对自身中枢神经系统在调控、编码、协同等方面的进一步了解，而且更重要的是能给全球每年大量增加的瘫痪病人带去福音，使他们能早日重新自主地进行肢体动作。　　 植入式神经接口以其高检出幅值、高时空分辨率、短训练时间等等优点相比颅外头皮检测EEG信号的目前国内主要研究方式更满足肢体动作修复的实时、精准和复杂的应用需求。以局部场电位作为信号源的植入式神经接口则相比以单神经元活动为信号源的植入式神经接口更具应用潜力，它在手术技术成熟化和植入装置微型化等安全性因素不断提高的同时因其微电极不须植入脑组织而进一步减小了神经损伤和感染风险。以局部场电位作为信号源的植入式神经接口对记录电极的微小位移也没有单神经元活动神经接口系统那么敏感从而保捋植入电极的长期有效工作。　　 本文首次对200-400 Hz频率范围内的局部场电位信号进行了研究，并对从0.3 Hz开始的各频率段（5段：0.3-5 Hz、0-a段：5-15Hz、β段：15-30 Hz、γ1段：30-50 Hz、γ2段：50-100 Hz、γ3段：100-200Hz和第一次详细研究的宽带高频段：200-400 Hz)进行了全面的研究比较。运用互信息分析对猕猴初级运动皮层手臂区域4x4 mm大小的(10xl0通道)植入电极阵列的局部场电位记录信号进行各频段与手臂动作信息之间的关联分析，本文发现了高频的局部场电位功率相比低频段含有更多的肢体动作信息，而其中以200-400Hz频段为最多。　　 本文首次对局部场电位中所蕴含的三维空间的肢体动作信息进行了研究，突破了过去局部场电位的研究基于手臂在二维平面空间运动的局限。本文实验训练两只猕猴在三维空间内自由伸展和抓握物体，通过猕猴手臂上安放的反射标记物由动作捕捉系统进行实时记录并与植入神经接口的局部场电位记录达到时间点同步。互信息分析显示了高频段局部场电位与猕猴上肢动作的三维空间各位置分量、各速度分量以及手掌握距的信息存在着高度关联。本文进一步通过线性状态空间模型（卡尔曼滤波）对局部场电位中含有的三维空间上肢动作信息进行了评估。解码重建的结果与互信息分析的结果一致，高频段的上肢动作解码质量高于低频段的局部场电位，能较好地重建出手腕节点的三维空间位置的动态变化和手掌握距的动态变化。在此之上，本文讨论分析了功率谱计算过程中不同时间窗长对解码结果的影响，并详细探讨了电极通道的选择对解码结果的作用。　　 本文还对高频局部场电位中抓握动作的三类离散状态（张开、握闭和中间静止状态）进行了分类辨识。在比较了多个不同分类器（例如二次判别分析分类器、支持向量机分类器等等）的分类性能的基础上，本文提出了一个二步序贯分类器，进一步改善了三类状态的分类结果。　　 此外，在电极植入脑组织中的以单神经元活动（即锋电位）为信号源的神经接口中，通过采用不同的带通滤波可以同步记录到局部场电位信号。因此可使两者同时作为神经接口的源信号使用，进而扩展了信号中的信息。本文基于此应用前景，也对锋电位的分类进行了研究，以为之后的锋电位与局部场电位同时作为神经接口的信号的研究奠定基础。本文基于对人类认知过程的模拟，引入了模糊集理论中的模糊隶属度，对锋电位的形态特征进行了分析，提出了一种基于模糊概念的认知分类方法来进行对神经元锋电位的分类。在对由实验数据提取的噪声和仿真设计的三类锋电位叠加形成的仿真数据的分类中，相比同类算法，该算法在提高分类性能的同时也降低了复杂度。　　 本文的结果显示了局部场电位，尤其是高频局部场电位，可以作为进行三维空间伸展动作和抓握动作的神经接口系统的有效的控制信号，能较好地重建出肢体动作的三维空间运动实时曲线和手掌握距动态变化曲线，从而可以有望使瘫痪病人通过此神经接口方案实现手部基本动作的自如操控。在锋电位信号分类得到提高的情况下，与局部场电位信号结合的双重信号神经接口有望进一步改善手部动作功能修复的质量。