脑机接口(Brain-Computer Interface，简称BCI)是指让人不依靠人自身的输出通路，比如人神经系统和肌肉组织等，只通过脑波就能够与外界进行通信或控制的设备。由于临床医学、心理认知学、PC科学和通信等各个学科的飞速发展，BCI系统的研发探究在脑功能方面越来越成为了热点。本文关于课题的研究主要由以下三大部分构成：第一部分是设计实现便携式脑电信号(electroencephalograph，简称EEG)采集系统，包括相关硬件电路设计和软件设计；第二部分是控制单元对EEG进行处理，包括了EEG数据的预处理、特征提取等；第三部分是分类和鉴别采集的相关EEG，根据相关对应情况转换为控制信号，进而控制外围电路。本文首先设计实现了一种便携式EEG采集系统，大多数的脑电采集系统都是利用多导联的高精度脑电放大器对信号进行记录和分析，但庞大的输入电路和检测时间是难以应用与便携式设备。本文采用了一个有效的集成模拟前端芯片(ADS1299)来实现了一个八通道的EEG采集系统。与现有系统相比，这种设计极大地简化了前端电路，提高共模抑制比(CMRR)。该EEG采集设备集成密度高，有良好的便携性性和实用性，紧跟了当前便携式EEG采集系统的发展趋势。其次介绍了基于小波和小波包分析的EEG特征提取算法和运用了支持向量机(SVM)的模式分类算法，有效的提取出以系数均值和能量为特征的特征向量，取得较好的分类效果。最后将分类信息转换成控制信号，通过控制小灯有效的识别了左右手运动想象。根据受试者的实验测试结果表明系统可用性强，准确率高。