大脑是人体中高级神经活动的中枢，拥有着数以亿计的神经元，并通过相互连接来传递和处理人体信息。用户的感知、思维与生理活动可以通过脑信号反映出来，而BCI 系统则能够把它转换成所需要的输出形式加以利用。但是，大脑信号复杂度极高，对于BCI 系统而言，其关键问题是能否更准确快速的对脑信号进行分析与判别。本项目对P300脑机接口信号数据与睡眠脑电信号数据进行了分析研究，建立BP神经网络模型与GAN对抗网络模型实现P300脑电信号的分类预测，采用主成分分析（PCA）方法实现P300脑电信号最优通道选择,建立随机森林模型实现睡眠脑电信号的自动分期。

其中主要工作为采用随机森林模型进行数据的分类，并输出使用不同比例样本数量的情况下预测的准确率，最后根据评价标准选择合适的样本比例，进行训练与预测，输出最终准确率，并根据分类性能指标进行评价。