脑-机接口(Brain-Computer Interface，BCI)是一种不依赖外围神经和肌肉组织，在人脑与计算机之间建立信息传输通道的接口技术，可服务于失去正常交互能力的病人。该技术还处在实验阶段，存在分类准确率不稳定、信息传输率低和使用者容易疲劳等缺陷。本文分别对视觉、听觉脑-机接口系统展开优化，在增加视觉事件相关电位(Event-Related Potentials，ERPs)的可识别性、提高听觉范式的舒适性、构建高性能分类器等方面取得了一系列创新性成果，并对脑-机接口的特性进行了探索性研究。以下为本文的主要工作:　　(1)提出了一种视觉失匹配负波（visual Mismatch Negativity,vMMN）与事件相关电位融合诱发的脑-机接口系统。利用一定频率出现的黑白生气人脸作为背景，使人建立惯性记忆，然后利用彩色高兴人脸替换背景人脸作为刺激，从而打破惯性记忆诱发视觉失匹配负波。实验结果表明这种方法可以有效提高基于事件相关电位的脑-机接口系统性能。基于以上工作，进一步提出视觉失匹配负波模式下的倒立人脸诱发范式。倒立人脸范式能诱发出较强的事件相关电位，可用于建构高分类准确率的脑-机接口系统。本文利用正立人脸为背景，倒立人脸为刺激，进一步增强200毫秒左右的负波。实验结果表明，这种非匹配人脸诱发范式的表现显著高于传统倒立人脸范式。　　(2)为提高分类模型精度，提出一种筛选离线样本的方法。因离线任务持续时间较长且容易使人疲劳，导致离线样本质量不高。本文利用分类器的训练误差来剔除质量较差的样本。结果表明，采用该方法筛选后的离线样本，能改善分类器的训练效果。　　(3)设计小视角(＜1°)的独立凝视范式，研究小视角下内隐注意和外显注意的差异。结果表明，内隐注意下字符闪烁和字符运动刺激的表现没有显著区别，但外显注意可诱发更显著的P300和N400电位，并提高系统的分类准确率。　　(4)针对基于视觉事件相关电位的脑-机接口刺激源亮度问题展开研究。虽然刺激源亮度会影响脑-机接口系统的性能，但设计刺激源亮度时缺少可供参考的依据。本文结合临近干扰现象，设计了具有9种不同亮度的刺激源（白色方块，照度范围:30-500lux）来分析刺激亮度对系统性能的影响。实验结果表明，刺激亮度在100-500lux之间对系统的分类准确率没有显著影响。　　(5)提出一种具有更高舒适性的听觉脑-机接口系统。因为听觉刺激比视觉刺激更容易使人烦躁，且病人无法自主屏蔽刺激（可以闭眼屏蔽视觉刺激），所以需要设计舒适性高的听觉脑-机接口系统。本文提出了一种以不同鼓音作为声音刺激并融入背景音乐的听觉脑-机接口系统。通过实验发现，相比只有鼓声的范式，引入背景音乐能让被试感觉更舒适，而且不会降低此类听觉脑-机接口系统的性能。