El rendimiento de los filtros espaciales basados en el análisis de componentes independientes (ICA) se evaluó empleando el preprocesamiento del análisis de componentes principales (PCA) para la reducción dimensional. El preprocesamiento PCA no resultó ser un método adecuado que pudiera retener la información de las imágenes motoras en un conjunto más pequeño de componentes. Por el contrario, 6 componentes ICA seleccionados sobre la base de la inspección visual tuvieron un rendimiento comparable (61,9%) a la gama completa de 22 componentes (63,9%). También se llevó a cabo una selección automatizada de componentes ICA basada en un criterio de varianza. Sólo 8 componentes elegidos de este modo obtuvieron mejores resultados (63,1%) que los componentes seleccionados visualmente. Un análisis similar en el conjunto reducido de electrodos sobre las regiones centro-central y centro-parietal del cerebro reveló que los patrones espaciales comunes (CSP) y el Infomax fueron capaces de detectar la actividad de imágenes motoras con una precisión satisfactoria.
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