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随着社会老龄化程度的加剧，老年人和残障人士对于个人辅助系统和医疗诊断系统的要求日益增长，如何在传统人机交互的基础上，结合蕴含丰富人体信息的神经生理信号，利用计算机的可认知性去学习、归纳和探求神经生理信号与计算机控制之间的关系，开发更为人性、更为便捷的基于神经生理信号的人机合作系统，已成为近年来的一个热门研究课题。
本文主要针对各种神经生理信号的特点，自行设计实验采集数据，提取特征，先后开发了基于肌电、眼电的人机合作系统以及基于脑电的自动判读系统，所取得的主要研究成果如下：
(一)设计开发了基于肌电的辅助进食系统。提出了一种基于肌电功率的阈值自动调节算法，结合肌肉兴奋时的时域特征和“时间窗”技术，检测识别肌肉兴奋的起始时刻。该检测算法能将个体差异、环境因素与阈值的调节结合起来，使其可以根据不同被试的肌肉实际收缩情况自动调整检测阈值，从而提高进食机器人的控制效率。
(二)改进了基于肌电的辅助进食系统。提出一种基于有限状态机的控制策略，实现了用较少的肌肉运动模式来控制多自由度的进食机器人。在肌电信号特征提取和模式分类方面，运用了基于检测精度和检测时间相结合的准则，设置合适的参数，区分小腿肌肉不同的收缩动作。收缩动作的判别结果作为有限状态机的输入信号，成功实现了多种预定的控制信号之间的切换和转移，完成了对多自由度的进食机器人的控制。
(三)设计了基于眼电的视觉追踪系统。通过实验，建立了人眼视角和眼电之间的转换关系。针对采集的眼电信号时域波形在垂直方向上线性不佳的情况，引入了抛物线回归的非线性补偿，从而提高了基于眼电信号的视觉追踪系统的精度。
(四)提出了一种改进的单极导联法，减少了耳垂活化干扰对EEG自动判读准确率的影响。通过交叉谱分析双极导联之间的相关性和相位关系，确定了可能引起耳垂活化的焦点电极。基于焦点电极，构建了一种改进的参考电极判读法，提高系统对于耳垂活化的抗干扰能力，改进了对于EEG主导节律的定量判读水平。
(五)开发了针对过度换气激活EEG的自动判读系统，从而拓展了EEG自动判读系统的临床应用功能。将过度换气激活实验中，慢波节律和主导节律的各个特征公式化，并参照脑波判读师的经验，确定了各个特征参数的判读阈值。判读结果和专业医师的视察结果相近，从而完善了EEG的自动判读系统，拓宽了该系统在临床方面的使用范围。