随着人口老龄化、脑卒中问题等日趋严重,越来越多的老年人存在下肢运动功能障碍。帮助下肢运动功能障碍患者进行康复训练并且恢复其运动功能,有助于减轻家庭、医护人员以及社会的负担,具有重要的社会意义。传统的机械式康复训练设备,大部分都是单调重复的训练,不仅浪费时间而且收效甚微。带有音频、视频等交互式康复训练设备,并不适用于那些有着言语功能、认知功能障碍的患者。因此,越来越多的研究人员使用脑机接口技术识别被试自发的运动意图来控制外部康复设备进行辅助训练。以往的脑机接口技术研究绝大部分以识别被试的运动状态为主,忽略了被试的积极运动意图,这将限制脑机接口技术在实际应用中的推广。因此本文提出一种基于大脑血红蛋白信息的脑机接口技术识别被试骑行脚踏车的运动起始意图以及运动训练意图,期望实时控制脚踏车训练参数的方法,为了实现脑卒中患者基于自发运动意图控制下肢康复设备运动的目的。本文的主要研究内容如下:(1)实验设计了四种脚踏车骑行运动:低速训练,中速训练、低阻训练以及中阻训练。一共招募19位脑卒中患者参加本次实验,应用功能性近红外光谱技术(fNIRS)采集脑卒中患者在实验过程中的大脑血红蛋白信息。(2)研究运动起始意图的识别方法。由于被试之前未经过任何训练,第一遍训练运动用于适应阶段,故提取第二遍训练数据用于分析、训练模型。对采集的第二遍训练数据进行数学形态学以及切比雪夫带通滤波的预处理。为了满足实时性要求,提出快速计算特征的TKE算子和近似熵(ApEn)的方法。采用Weighted KNN模型来判别运动起始意图。(3)研究四种运动训练意图的识别方法。采用相同的预处理方法去除高低频信息,生理噪声等影响。提出多种不同的快速计算特征的方法,采用信息增益和序列后向选择策略挑选特征。直接对四种运动训练意图的特征进行识别很难得到一个好的结果。故将一个四种运动训练意图的识别问题转换成两个二分类训练意图的识别问题,最终采用不同的模型去判别不同的运动训练意图。(4)基于脑机接口技术的脚踏车控制平台验证。首先,搭建基于脑机接口技术的验证平台。其次,将识别运动起始意图和运动训练意图的各独立模型整合到一起,实时读取数据,算法实时处理、识别最终的状态结果,通过串口由红外发射装置发送给脚踏车做出相应的运动。对测试集4位被试的第二遍训练数据进行仿在线验证测试(数据由fNIRS设备实时传输到PC机,在PC机上完成在线识别并输出状态参数至脚踏车),完成脑机接口平台的仿在线调试。本课题研究基于大脑血红蛋白信息的脑机接口技术识别运动起始意图以及运动训练意图继而控制外部脚踏车设备运动,最终的结果表明本文提出的基于血红蛋白信息识别运动起始意图以及运动训练意图控制脚踏车运动的可行性,对脑机接口技术应用于脑卒中患者的康复训练做出初步尝试。