Um dos paradigmas mais utilizados na literatura para a implementação de um sistema EEG BCI são os potenciais evocados visuais em estado estacionário, que normalmente surgem no córtex occipital do cérebro. Para visualizar, extrair e classificá-los, são necessárias várias etapas. A metodologia do estudo foi dividida nas fases iniciais do projeto de um sistema BCI: aquisição, pré-processamento, extração e classificação. Neste estudo, foi realizada uma caracterização desses potenciais desde a aquisição utilizando o equipamento g. Nautilus com o padrão 10-20 da Universidade Antonio Nariño até a classificação dos dados usando os métodos matemáticos CCA e SED em diferentes janelas de tempo. Assim, como na implementação de um sistema BCI em tempo real, espera-se que o tempo de classificação seja o mais curto possível para a execução rápida de um comando, esse tipo de estudo permite identificar quais métodos são os mais válidos na classificação desses dados, bem como algumas variáveis a serem consideradas. Os resultados permitem identificar, então, uma melhor efetividade na classificação dos dados com o CCA do que com o SED, além do comportamento do sistema de acordo com as janelas de tempo.
