运动功能恢复是中风偏瘫患者康复的重要指标之一，目前采用的康复方法主要有药物治疗和被动康复训练，虽然起到了一定的效果，但是中风患者的康复率依然很低，不能达到令所有人满意的程度。在康复训练中引入由大脑主动意识参与的机械辅助闭环反馈技术已经成为康复工程领域的研究热点，闭环反馈的关键问题之一就是运动脑电特征的提取和有效性分析。为了研究如何从运动相关脑电中提取有效的运动特征，本文首先设计了运动相关的脑电实验，由7名受试者完成右手三个方向（左、上、右）的触及目标任务，运动任务分为运动准备、运动执行和返回阶段，采集的数据包括此三个阶段的脑电信号和手指的运动信息，脉冲信号同步两种数据。然后分析运动相关脑电的时频特性，通过小波时频分析确认和运动相关的频率成分主要集中在10Hz以下delta和theta频带；据此，分别提取各导联运动准备和执行阶段的低频带（1-8Hz）功率谱密度特征、小波系数特征以及两者的联合特征；基于单一导联脑电的特征，采用支持向量机进行方向识别，19导联特征分别计算识别准确率，根据识别结果分析提取特征的有效性。结果表明，功率谱和小波系数联合特征的识别准确率高于单一特征，最高可达62.7%，并且准备阶段特征比运动阶段特征更有效，识别结果更好。为进一步提高方向识别准确率，对多导联特征运动方向识别进行了研究。通过互信息复杂度分析，发现运动任务引起各个脑区之间活跃的信息交流，并且准备阶段比执行阶段要强烈；通过格兰杰因果性分析，得到大脑的因果性网络，统计各个导联信息的入度，以此来测度每个导联在全脑进行信息传输过程中的重要程度；逐一删除入度最大的导联特征，寻找各个导联的最优组合；结果表明，当导联数目处在6-14的区间时，运动方向的识别准确率在90%以上，可以有效提高运动方向的识别准确率。研究表明：从上肢运动过程中的脑电信号中可以提取出足以有效区分运动方向的特征并进行运动方向识别，且多导联优化选择可以大幅度提高识别准确率；并且可根据不同受试者优选出不同的导联组合，具有个体适应性；特别是运动准备阶段的脑电特征的提取及方向的准确识别，为机械辅助闭环主动康复系统的实现奠定了基础。