Antud töös esitatakse visuaalse stiimuliga esilekutsutud potentsiaalidel põhineva ajuarvuti liidese (AAL) jaoks klassifitseerimisreegel, mis põhineb tunnuste ja lävendväärtuste omavahelisel võrdlusel. Klassifitseerimise jaoks optimaalsete lävendväärtuste leidmine formaliseeritakse maksimeerimisülesandena, kus maksimeeritakse AALi informatsiooniedastamise kiirus, mille arvutamiseks tuletatakse eraldi valem, et vältida standardse valemi poolt vajalikke eeldusi. Esitatud reegel näitab AALi klassifitseerimisülesandes häid tulemusi, saavutades informatsiooni edastamise kiiruseks kuni 60 bitti minutis. Samuti võimaldab pakutud reegel vältida vale-ennustusi, mis on oluline AALi kasutamiseks igapäevaelus. AALid omavad suurt potentsiaali medistsiini valdkonnas, kuna võimaldavad raske puudega või halvatud isikutel seadmeid kontrollida.In this thesis, a classification method for SSVEP-based BCI is proposed. The classification method is based on simple comparisons of extracted feature values and thresholds and it involves a way of optimising the thresholds. Optimising the thresholds is formalised as a maximisation task of the information transfer rate of BCI, but instead of using the standard formula for calculating ITR, more general formula is derived. This allows the thresholds to be automatically optimised and avoids calculating incorrect ITR estimate.The proposed method shows good performance in classifying targets of a BCI and achieves ITR as high as 60 bit/min. The proposed method also provides a way to reduce false classifications, which is important in real-world applications. BCIs have high potential to be used in the field of medicine as they provides a way for severely disabled people to control external devices
