人脑工程是一门涉及人类大脑、认知和神经系统的跨学科学科，旨在理解和模拟人脑的功能与行为。在人脑工程中，常用的编程语言和技术有以下几种：

1. MATLAB：MATLAB是一种高级编程语言和环境，广泛用于科学计算和数据分析。在人脑工程中，研究人员可以使用MATLAB进行脑电图（EEG）信号处理、数据可视化、统计分析以及模型建立和模拟等工作。

2. Python：Python是一种通用编程语言，具有易学易用和丰富的科学计算库。在人脑工程中，研究者可以使用Python进行脑影像学数据处理和分析，如功能磁共振成像（fMRI）数据处理、脑网络分析和机器学习等。

3. C++：C++是一种高级编程语言，被广泛应用于人脑工程中的神经网络模型和仿真研究。通过C++编程，研究人员可以实现复杂的神经网络模型，进行神经元活动的模拟和仿真实验。

4. Java：Java是一种面向对象的编程语言，常被应用于人脑工程中的大规模数据处理和分布式计算。在人脑工程中，研究者可以使用Java编程进行大规模脑电图数据处理、分布式神经网络模拟和并行计算等任务。

5. R：R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。在人脑工程中，研究人员可以使用R进行脑电图和脑影像学数据的统计分析、机器学习算法的实现以及数据可视化等工作。

除了以上编程语言，人脑工程还常涉及到其他领域的编程技术，如神经网络编程、机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的应用、数据挖掘和信号处理等。这些编程技术的应用有助于研究人员更好地理解人脑的功能和行为，推动人脑工程的发展。