本项目构建的脑电信号时空隐含关系模型是一种全新的、通用性强的脑电信号分析与建模方法，采用超限学习机自编码、Bag-of-wave、基于榜样样本的聚类方法、经验模式分解、小波包分解、短时傅立叶变换-功率谱密度、优势电极组合、决策数投票等技术提取和选择多种特征，挖掘脑电特征间的时空隐含关系；建立基于核超限学习机的多特征融合的脑电分类模型。
市场分析
脑机接口技术被称作是人脑与外界沟通交流的“信息高速公路”，是公认的新一代人机交互和人机混合智能的关键核心技术，甚至被美国商务部列为出口管制技术。脑机接口技术为恢复感觉和运动功能以及治疗神经疾病提供了希望，同事还将赋予人类“超能力”用意念即可控制各种智能终端。谷歌、亚马逊、微软、苹果、百度等国际知名企业已着手脑机接口技术的研究。脑机接口市场空间巨大，前景光明。
已有应用情况
本项目成果已经在北京三甲医院试点运行。
产业化成本效益分析
脑电信号分类技术的突破将会掀起人机交互技术的又一次技术革命，对智能汽车、医疗保健、反恐治安以及类人机器人方面有重要影响。
本模型训练完成后，在一般的台式机设备上部署即可运行。