本文以基于脑机接口的护理床脑控方法为研究对象,对其预处理、特征提取及识别等理论方法进行研究,并将脑机接口中的稳态视觉诱发电位作为护理床控制量,构建了基于稳态视觉诱发电位的护理床脑控系统。主要创新点如下:(1)提出了护理床脑控方法的稳态视觉诱发电位刺激范式。通过分析实验数据,根据10-20国际电极放置标准确定了稳态视觉诱发脑电采集电极准确放置点,并针对传统视觉刺激器诱发率低、易导致人眼视觉疲劳等缺陷,进行了黑色背景下不同颜色闪光刺激和图形刺激的对比实验,通过分析实验结果,确定采用棋盘格视觉刺激模式作为稳态视觉诱发电位刺激器的刺激模式。(2)针对硬阈值函数去噪后小波系数在阈值处不连续以及软阈值函数去噪后小波系数与真实小波系数之间存在恒定偏差的问题,提出一种改进的阈值函数用于小波阈值去噪。通过该阈值函数去噪后的小波系数与真实小波系数之间的偏差逐渐减小且逼近真实小波系数,采用该阈值函数对脑电信号进行去噪,提高了脑电信号的信噪比。(3)针对人工鱼群算法寻优过程中前期收敛速度快后期下降且易陷入局部最优等问题,提出一种改进的人工鱼群算法,并利用该算法对BP神经网络进行优化,得到基于改进人工鱼群算法的BP网络模型,进而解决了BP神经网络随机选取初始值的问题,并实现全局优化。通过构建完整的护理床脑控系统,实现对上述理论方法的验证。实验表明:采用改进的人工鱼群算法优化后的BP网络对脑电信号进行特征识别,相比于基本BP网络和传统人工鱼群算法优化的BP网络,识别率分别提高了4.7%和2.2%;护理床脑控系统对护理床控制指令的正确识别率达到88.89%以上,且每个控制指令诱发操作时间小于8s,证明了本文所提出算法的正确性以及所构建系统的可靠性。