由于脑电信号的复杂性和非平稳性，在线分析单次脑电信号对信号处理和模式识别技术是一个挑战。很多实验室虽然都有BCI的研究，但真正实现脑-机接口在线演示或控制的并不多。 成都BCI小组已经实现了两任务运动想象的BCI同步在线系统搭建，该系统基于模型参数和能量的特征提取和分类算法，并利用线性判决分析分类器实现对特征的分类，最高达到了93%的分类正确率。 要实现BCI的异步在线控制，需要搭建完善的软硬件平台，硬件需要能稳定采集脑电数据并能实现快速实时的数据传输，软件平台应能实现良好的开发环境，以利于脑电特征提取和分类算法的实现以及对外部设备的控制。成都BCI小组不仅研发了适合稳定脑电数据采集的放大器，并且在异步模式空闲态检测方面也进行了相关的研究。 相对于同步模式，异步模式需要BCI连续的监测脑电信号，并实时进行分析，系统只在使用者有控制意图时才激活并判断使用者的思维状态，完成特定的控制任务。因此，在运动想象的异步BCI中，使用者没有控制意图的状态(空闲状态)的检测显得尤为重要。联合两个两分类器，利用它们的输出的均值进行分类得到了较好的结果。同时，应用滑动窗可以连续检测使用者的意图，为实现实时在线异步的控制奠定了基础。

a、通信系统普遍采用的一种性能评价标准是波特率，即单位时间内的信息传输量。 b、在BCI系统中，波特率既和速度有关，又和准确度有关，同时也和操作的复杂程度有关。 c、在从两个选项中进行选择的系统中，准确率由80 %提高90 % ，其信息传输率能提高一倍；如果从两个选项中选取目标时的准确率是90 %，从四个选项中选取目标时的准确率是65 % ，两者信息传输率将大致相同。 d、以信息传输率为标准来评价 BCI 的性能是比较客观和公正的，也许能够被大多数研究者所接受。

a、交流功能：提高语言功能丧失患者与外界的交流能力 b、环境控制：基于虚拟现实技术，虚拟现实具有相对安全和目标可移动的特点，它能为训练和调整神经系统提供一个安全可靠的环境。受训者大脑发出操作命令，这种命令不是由肌肉和外围神经发出并执行，而是由BCI系统经过检测、分析和识别相应的脑电信号，确定要进行的操作，然后由输出装备对目标进行控制。 c、运动功能恢复：由BCI系统完成脑电信号的检测和分类识别过程，然后把命令输出给神经假体，完成已经失去功能的外围神经应有的功能，或者把命令信号输出给轮椅上的命令接受系统，完成运动、行走等功能，使四肢完全丧失功能的患者能够在无人照看的情况下自己进行一些简单的活动，或进行功能性的辅助训练 d、在其他领域的应用：理论上，只要有神经电参与的通信系统，都可以应用BCI技术。