最近は様々な脳波計測デバイスが発売され、「脳波」を気軽に計測できるようになりましたが、計測されたデータが信頼に足るものかどうか、また計測した信号をどのように処理して、必要な情報を抽出したらよいか、まとまった解説はあまり見かけないように思います.
　本講座では、主にブレイン・マシン・インタフェースの観点からこのような疑問に答えるものです.

1. 脳波と脳波に混入する雑音
   1. 脳波測定の方法
   2. 筋電図
   3. 眼電図
   4. 脈波
   5. 電気雑音
   6. その他
2. 前処理の方法
   1. ディジタルフィルタ
   2. フーリエ変換
   3. 主成分分析
   4. 独立成分分析
   5. 経験的モード分解
   6. 総合的な手法
3. ブレイン・マシン・インタフェース (BMI)
   1. 運動想起型
   2. 視覚刺激型
   3. 聴覚刺激型
   4. 感覚刺激型
4. 脳波のデコーディング～特徴抽出と識別
   1. 準備～線形代数,固有値・固有ベクトル
   2. 線形判別分析
   3. 共通空間バターン
   4. 正準相関分析
   5. スパースコーディング
   6. サポートベクトルマシン
5. 今後の展望
   1. ビッグデータとディープラーニング
   2. 研究開発の進め方