Esta monografia trata do estudo e implementação de um sistema interface cérebro-computador (ICC), baseado em imagética motora das mãos esquerda e direita. De maneira específica, apresenta a implementação e comparação de diferentes tipos de pré-processamento para este sistema. Para tanto, são coletados sinais eletroencefalográficos (EEG) do escalpo de um usuário através da Placa Cyton OpenBCI que, posteriormente, são inseridos nas demais etapas através de um software de código aberto e próprio para o estudo desses sinais: OpenVibe. Uma dessas etapas inclui o pré-processamento desses sinais eletroencefalográficos (EEG), onde o sinal é filtrado através de uma filtragem temporal, a qual neste trabalho é desenvolvida para três casos distintos com o intuito de compará-las para se obter a melhor taxa de classificação. O primeiro caso filtra o sinal EEG através de um filtro temporal com banda passante de 8 a 30 Hz utilizando os sinais dos oito canais. O segundo caso utiliza os mesmos sinais, mas são filtrados por um banco com doze filtros contendo as seguintes bandas passantes: 6-10Hz, 8-12Hz, 10-14Hz, 12-16Hz, 14-18 Hz, 16-20Hz, 18-22Hz, 20-24Hz, 22-26 Hz, 24-28 Hz, 26-30Hz e 28-32Hz. O último caso utiliza este mesmo banco com doze filtros, mas os sinais EEG selecionados são de canais específicos, onde primeiramente são selecionados apenas os sinais EEG de um canal por vez, depois estes são combinados com o sinal de outros canais um a um, e por fim, se observa a taxa de classificação para estes canais com o intuito de escolher os três e os quatro melhores canais para serem filtrados. Após isso, os sinais filtrados de todos estes casos serão implementados na etapa de filtragem espacial, onde é desenvolvido o algoritmo padrão espacial comum (CSP), e na etapa de classificação realizada pelo algoritmo análise de discriminante linear (LDA). Os resultados obtidos são discutidos em detalhes, e mostram a melhora na taxa de classificação quando o conjunto de filtros é implementado.
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