源訊號的獲取過程包括訊號的產生、檢測（電極記錄）、訊號放大、去噪和數位化處理等。目前bci訊號的獲取主要基於技術相對簡單、費用較為低廉的eeg檢測技術（簡單地講就是腦電圖），還包括功能性磁共振成像fmri、功能性近紅外光譜fnirs、腦磁圖meg。
通過表面電極或植入電極獲得腦部生物電為加以放大記錄而獲得的圖形。表面eeg無創價廉、操作簡便，植入電極獲得的eeg需要進行外科手術，有感染、免疫排斥風險。直接eeg的空間解析度高於表面eeg。但eeg空間解析度不足、訊號頻率範圍小、抗噪能力低。
利用注射造影劑、灌注加權、瀰散加權及血樣水平依賴等方法獲得神經元、神經傳導束、血流的磁訊號，進而獲得細胞功能影象。具有空間解析度高，可精確定位大腦功能區域，並可以選擇某乙個大腦區域來分析乙個具體的思維活動。但花費高、場地限制大、成像資料維數高、資料分析難度大。
特定頻譜近紅外光紅外線穿透大腦組織後被血液組織中某些基團（如氧合血紅蛋白和去氧血紅蛋白）特異性吸收，測量大腦皮層組織的血液動力學變化，進而大腦皮層活動的能量**和新陳代謝資訊，具有價效比高、低雜訊、使用便捷且可連續測量的優點，缺點是質量較差，空間分辨能力差。
首先確定採用的特徵訊號形式，並考慮用何種方法產生特徵訊號，然後選擇相應的檢測方法獲取訊號並進行相應的後繼處理。
包括p300成分、n200成分、n400成分等。這些erp成分需要人腦高階認知加工的參與才能被觸發，即需要完成一定的思維任務，但不需要長時間的反覆訓練。erp訊號由外部刺激（字元、影象、聲音）誘發產生，具有一定潛伏期，要求連續出現的兩個刺激之間有足夠的時間間隔，故多用於拼寫器中字元選擇等狀態選擇與控制
包括視覺誘發電位（vep）、穩態視覺誘發電位（ssvep）等。不需要訓練，被動接受外界資訊，特徵提取簡單、準確率高，但需要刺激裝置提供刺激或者提供結構化的環境，依賴於人的某種知覺。ssvep訊號反映了快速呈現的視覺刺激的頻率特徵，具有時間連續性，因此ssvep的bci連續性控制，如控制計算機游標移動或操縱輪椅導航。這裡需要特別提及的是在單邊的肢體運動或想象運動過程中，大腦對側產生erdp，同側產生ersp，兩者是相伴而生的
包括皮層慢電位（scp），以及運動想象任務中事件相關同步/去同步（ersp/ersdp）。這類訊號依賴於自發的神經活動，需要患者執行特定的神經任務，進行大量的訓練來產生特定模式的腦電活動，受主觀因素影響較大。
BCI腦機介面1 原理 概念
1 腦機介面bci技術是一種涉及神經科學 訊號檢測 訊號處理 模式識別等多學科的交叉技術。2 bci是一種連線大腦和外部裝置的實時通訊系統。神經科學研究發現，即使神經系統和運動器官由於損傷而喪失作用，只要大腦功能保持正常，則控制指令依然能夠通過腦電訊號從大腦傳輸出來。研究發現，人們在進行某些思維活動...
BCI腦機介面4 源訊號產生
包括利用視覺誘發電位 利用事件相關電位 模擬虛擬環境以及自主控制腦電等多種形式 在顯示裝置上顯示多個選項，使用者注視希望選擇的一項，通過對顯示方式進行處理，可以使人在注視不同選項時產生不同的腦電訊號。經典是sutter的腦反應介面的實時bci系統 p300電位是事件相關電位 erp 的一種，其峰值大...
BCI腦機介面7 特徵訊號的分類識別
特徵訊號分類是基於腦電訊號根據不同的運動或意識能使腦電活動產生不同響應的特性，確定運動或意識的型別與特徵訊號之間的關係。訊號分類結果的好壞取決於兩個方面的因素 一是要進行分類的特徵訊號是否具有明顯的特徵，即特徵訊號的性質 二是分類方法是否有效。集中具有代表性的bci特徵訊號分類有 人工神經網路是bc...