Разработаны и реализованы высокоэффективные программы для двумерной фильтрации, использующие алгоритм Винограда, оптимизированные по времени с помощью ассемблерных вставок и т.д., что позволило выполнять эту весьма трудоемкую часть обработки за приемлемое время.

Выделенные одиночные ВП, возникающие в ответ на каждый стимул, обрабатываются с помощью программ, автоматически определяющих характерные значения этих кривых в виде физиологически существенных экстремумов и латентных периодов этих экстремумов. Обнаруженные в ходе анализа артефакты устраняются с помощью программ статистического оценивания.

Анализ связанных с событиями изменений в частотной области реализован с использованием методов многомерного спектрального оценивания. Разработаны два варианта программ. Один, существенно более точный, однако требующий значительно большего времени, основан на применении многомерных авторегрессивных моделей. Другой использует многомерный спектральный анализ на базе быстрого преобразования Фурье. Как тот, так и другой алгоритмы позволяют определять экстремумы спектральной мощности внутри физиологических диапазонов, оценивать характеристики взаимосвязи различных отведений по показателям функций частной к множественной когерентности, фазовых сдвигов и т.д.

Снижение размерности пространства признаков. В результате работы предыдущего блока возникает более двухсот числовых показателей, характеризующих каждую одиночную реакцию ЭЭГ на каждый предъявленный семантический стимул. Для успешной работы последующих блоков необходимо снижение размерности пространства показателей по крайней мере на порядок. Эта задача решается с помощью алгоритмов экстремальной группировки, в принципе сходных с методами факторного анализа, однако дающих существенный выигрыш во времени по сравнению с ними. Особенностью методов экстремальной группировки является то, что, в отличие от факторного анализа, где количество факторов определяется суммарной дисперсией, описываемой этими факторами, в них требуется явное задание количества групп признаков. Эта особенность обычно учитывается путем повторения обработки с разным количеством групп и дальнейшего сравнения полученных результатов. В наших исследованиях путем многократной экспериментальной проверки было установлено оптимальное количество групп, равное четырем.