ブレイン・マシン・インタフェース
脳波を何らかの目的に利用するために、生データから特徴的な成分を抽出することがある。脳波の特徴抽出には様々な方法がある。
time frequency distributions (TFD)
高速フーリエ変換 / fast fourier transform (FFT)
ウェーブレット変換 / wavelet transform (WT)
eigenvector methods (EM)
auto regressive method (ARM) (自己回帰モデル?)
特徴抽出によって得られた特徴ベクトルを用いて、脳波と作用対象 (例えば脳波と義手の方向) を結びつける。その方法としては
独立成分分析 / ICA
k平均法 / k-means culstering
サポートベクターマシン / SVM
などがある。
明示的な特徴抽出をせずにend-to-endに学習させる、畳み込みニューラルネットワークのような手法も存在する。
解析に深層学習などの情報処理技術を利用し精度を上げる手法も研究されている。