脑机接口独立于外周神经和人体肌肉组织之外,为使用者大脑与外界环境的交流提供了一种新的途径。脑机接口设备不仅可以辅助残疾人正常生活,还能够促进军事、生产、教育、家居、交通等领域的发展。错误相关脑电信号是描述用户感知错误后脑电信息的变化的一种脑电信号,它是识别脑机接口设备中被误解命令的关键,这对在临床上使用脑机接口设备具有重大意义,直接关系设备的灵活性与安全性。然而,目前采集到的错误相关脑电信号的质量普遍不高,并且信号存在明显的不稳定性与个体差异性,导致脑电数据训练得到的模型在新对象上的泛化能力较差。此外,脑电信号中过多的采集通道和较少的数据总量也增加了模型过拟合的风险。为了克服这些障碍,我们可以借鉴黎曼流形学习与迁移学习的方法:黎曼几何能够贴合高维数据特征;迁移学习能够降低对目标数据的依赖,同时减少工作量。本文具体的研究工作如下:本文提出一种基于Xdawn以及黎曼流形学习的错误相关脑电信号识别算法。该算法首先利用Xdawn空间滤波器对信号进行处理,然后通过黎曼核函数计算样本协方差矩阵在黎曼均值点处的切空间中对称矩阵,最后将矩阵进行半向量化,从而提取信号的黎曼特征。在黎曼特征添加元特征与泄露特征后,使用集成学习算法与弹性网络来检测错误相关脑电信号。本文在公开数据集上进行实验,并且通过与其他算法进行比较,证明了该黎曼流形分类器的有效性。本文在基于Xdawn与黎曼特征的错误相关脑电信号识别算法的基础提出了联合改进。首先将Xdawn滤波器替换为添加了平均诱发电位的基于黎曼距离的空间滤波器,这样保留了信号的相关性同时减少了数据量。然后分析错误相关脑电信号的频段,设计交叉重叠频段的滤波器组结构,提取多频段特征。最后对提取到的特征进行子空间对齐操作,让源域与目标域的特征分布更一致。将以上三个方面的改进整合为联合算法,并且进行实验。通过对实验结果进行分析,证明了本文提出的改进带来了模型性能的提升;同时为诱发错误相关脑电信号的大脑功能区提供一种新的解释。