Las interfaces cerebro-computadora (ICC) son sistemas que utilizan las medidas de funciones cerebrales para proporcionar un nuevo canal de comunicación no muscular que envíe mensajes y comandos a dispositivos externos. Las ICC, tradicionalmente han centrado sus esfuerzos en mejorar la vida de las personas con discapacidad motora, ya sea generada por problemas físicos o por neuropatologías degenerativas como la Esclerosis Lateral Amiotrófica y la Distrofia Muscular. Recientemente, han ganado atención en nuevas aplicaciones como educación, marketing, asistencia y seguridad, así como juegos y entretenimiento, impulsados por los sistemas de adquisición portátiles modernos. En general, una ICC está compuesta por tres etapas: i) Adquisición de la actividad cerebral, ii) Discriminación de la actividad cerebral y iii) Traducción de esta información en un comando a la salida del dispositivo. Dado el enfoque investigativo de la presente propuesta, sólo serán consideradas las etapas uno y dos. Con respecto a la primera etapa, la información cerebral que proporcionan las señales de electroencefalografía (EEG) ha sido ampliamente utilizada para estudiar la dinámica cerebral en diversas aplicaciones debida a su alta resolución temporal, bajo costo, mínimo riesgo y alta portabilidad de los sistemas de adquisición. Una aplicación de las ICC a partir de EEG se basa en el paradigma de neurociencia cognitiva denominado imaginación motora (IM), que corresponde a los patrones de actividad cerebral de la imaginación de una acción motora sin involucrar actividades musculares. Este tipo de ICC emplea las señales cerebrales, bajo la suposición que la imaginación de la ejecución del movimiento atenúa los ritmos sensorio motores del cerebro. Puesto que una tarea en particular produce sus propios patrones y exige sus propios métodos de procesamiento, el desarrollo de ICC debe considerar los protocolos experimentales de adquisición de registros de EEG. Por ejemplo, en el análisis de potenciales evocados P300 no pueden usarse los mismos algoritmos que en IM, ya que el primero evoca una forma de onda detectable y el segundo no siempre la presenta. Por lo tanto, el protocolo de adquisición de los registros de EEG debe considerar el patrón actividad cerebral a analizar dentro del paradigma de IM. En la segunda etapa, la decodificación de la información cerebral relacionada a estados mentales requiere un análisis de datos apropiado para alcanzar el rendimiento requerido para las aplicaciones del mundo real. Desde el punto de vista del reconocimiento de patrones, el desarrollo de ICC también incluye metodologías de representación o extracción de características que tengan en cuenta las características de la señal de EEG. Por ejemplo, las señales de EEG son conocidas por su naturaleza no estacionaria asociada a variaciones en las propiedades de la señal a lo largo del tiempo y a la mezcla de múltiples fuentes con diferentes escalas de tiempo. Estos fenómenos pueden estar relacionados con artefactos como electrodos sueltos, movimientos musculares, parpadeo, movimiento de los dientes, cambios repentinos de atención, efectos del cansancio, o los efectos de aprendizaje. Las anteriores condiciones rompen las suposiciones iniciales de las técnicas de caracterización convencionales aumentando su variabilidad y generando soluciones sobre-entrenadas. Dado que la naturaleza de la señal no se puede cambiar, surge la pregunta de investigación: ¿Cómo desarrollar una metodología de caracterización de los cambios en la actividad cerebral que permita la discriminación de estados mentales de imaginación motora explotando la estructura de no estacionalidad inherente de las señales cerebrales?