本文通过分析 Matlab 与 C\C++等高级编程语言的优缺点，使用了 Matlab 与 C++ 两者优势互补的混合编程的方式实现了 Kalman 滤波，该方法既实现了Matlab 强大的 数值方面运算能力的跨平台应用，又有高级编程语言执行效率高，界面编写功能强大 的优点，并将 Kalman 滤波器应用于脑电信号的预处理，取得了较好的效果。主要工作有以下几点： 1.介绍了脑电信号采集与处理中的脑机接口系统的大致组成及其工作流程， 详细介绍了本文在脑机接口系统信号处理模块用到的 Kalman 滤波算法及 ST （S-transform，S 变换）算法和梯度 Boosting（Gradient Boosting，GB）算法相结合 的特征提取和分类识别算法的基本原理。 2.阐述了 Matlab 与 VC++的优点及缺点，介绍了相关文献中前人整理过的传 统的 VC++6.0 这一工具与 Matlab 混合编程的几种方式，并介绍了当前最新的 VC++ 标准：C++ 0x/11 标准以及 VC++ 6.0 的问题及与 VS 的区别。在此基础上，实现了新 版的 Visual studio 2010 与 Matlab R2012b 的混合编程。