针对脑卒中患者很难接受被动康复训练的问题,将运动想象脑-机接口（Motor Imagery Brain-Computer Interface,MI-BCI）与虚拟现实（Virtual Reality,VR）进行融合的虚拟康复技术,逐渐成为一项很有潜力的康复训练方法,这种虚拟康复技术能够很好的增强患者康复的主动性与适应性。本文针对如何通过运动想象训练激活受损运动神经单元并恢复运动功能,设计了MI-BCI+VR康复训练系统和策略,通过不同模式的虚拟场景刺激受试者完成运动想象训练,分析受试者的大脑运动区能量变化和运动想象能力变化,进而优化康复训练系统和策略,自适应调整训练参数。首先,从脑电信号的产生、特征、采集方面入手,介绍了脑电信号的机理,以及脑电信号的预处理和特征提取方法。对比分析了粒子群优化-支持向量机和线性判别分类器两种运动想象分类模型各自的优劣势,并进行了验证实验,最终选定粒子群优化-支持向量机模型作为本文设计的虚拟康复系统的运动想象分类模型。其次,设计了MI-BCI+VR康复训练系统基本框架。针对康复训练要求对系统进行需求分析,设计了具有人机交互层、信号处理层、数据管理层三层结构的虚拟康复系统。以虚拟场景设计理论为基础对虚拟场景进行设计,使用不同工具实现虚拟场景的建模、搭建与优化。给出了系统的硬件及软件部分的具体实现。然后,设计了MI-BCI+VR康复训练策略,主要包括多模式虚拟场景康复训练策略和多层次神经反馈训练策略,从康复训练及感官反馈角度出发,研究能够激活受试者大脑受损神经、增强受试者运动想象能力的康复训练策略。设计了大脑运动神经激活程度评估方法,提出了一种系统场景及训练任务参数自适应调整方法。最后,开展实验研究,对比分析不同训练场景刺激下受试者的脑地形图和运动想象识别率的变化情况,反映受试者的大脑能量和运动想象能力变化,验证本文所设计虚拟康复训练系统和策略的有效性。