脑电信号是多个大脑神经元对相关组织和器官进行控制时所激发的电位之和,蕴含丰富的信息,因此可以通过对上肢运动相关的脑电信号进行分析获取人的运动意图。基于脑电信号的上肢运动学参数解析,不仅可以促进人体运动控制的神经机理研究,而且有可能为上肢运动存在障碍的患者建立对外界设备进行控制的直接通道,因此该研究具有重要的理论价值和潜在的应用前景。本文主要对基于脑电信号的上肢运动学参数解析方法展开研究。首先建立了基于脑电信号的上肢运动状态分类模型,使用线性分类器对上肢处于运动状态还是静止状态进行分类,并根据脑电信号的时域表征进行通道选择;然后建立了基于脑电信号的上肢连续运动解码模型,使用多元线性回归模型和极限学习机对上肢末端在三维空间的速度进行解码,并讨论了脑电信号的频带、窗宽、通道对解码性能的影响;最后搭建了基于脑电信号的上肢运动学参数在线解析系统。本论文的取得的创新性成果有:1、建立了基于脑电信号的上肢运动状态分类模型,实验结果表明了该模型的可行性和有效性。2、建立了复杂运动条件下上肢连续运动的脑电解析模型,通过实验验证了该模型的有效性,并分析了频带、窗宽和通道对线性解码模型和非线性解码模型性能的影响规律。3、开发了基于脑电信号的上肢运动学参数(上肢末端在三维空间的速度)在线解析系统,实现了对上肢运动学参数的在线解析。这些研究成果的取得不仅有助于促进脑电信号解析系统和神经机理相关研究的发展,而且对发展和完善相应的脑-机接口具有重要意义。