在非植入式腦-機接口（BCI）研究中，獨立分量分析（ICA）一直被認為是具有很大應用前景的腦電（EEG）預處理和特征增強方法，但到目前為止，有關在線 ICA-BCI 系統的研究與實現的報道還不多見。本文對基于 ICA 的運動想象 BCI（MIBCI）系統進行研究，結合 ICA 無監督學習特點和運動相關去同步化（ERD）現象，構建了一種簡單實用的 ICA 空域濾波器設計方法和三類運動想象判別準則。為了驗證所提算法的在線處理性能，本文基于 NeuroScan 腦電采集系統和 VC++ 軟件平臺，完整地實現了在線 ICA-MIBCI 實驗系統。4 名受試者參加了系統測試實驗，其中兩名受試者參加了在線模式的實驗。離線和在線實驗的三分類運動想象識別結果分別達到了 89.78% 和 89.89%。實驗結果表明，本文所提算法分類正確率高，時間開銷小，具備跨平臺移植的潛力。