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El creciente número de actividades de investigación y diferentes tipos de estudios en sistemas de interfaz cerebro-computadora (BCI) muestran potencial en esta joven área de investigación. Equipos de investigación han estudiado características de diferentes técnicas de adquisición de datos, patrones de actividad cerebral, técnicas de extracción de características, métodos de clasificación y muchos otros aspectos de un sistema BCI. Sin embargo, los BCI convencionales aún no han llegado a ser totalmente aplicables, debido a la falta de alta precisión, fiabilidad, baja tasa de transferencia de información y aceptabilidad por parte de los usuarios. Un nuevo enfoque para crear un BCI más fiable que aproveche cada sistema es combinar dos o más sistemas BCI con diferentes patrones de actividad cerebral o diferentes fuentes de señal de entrada. Este tipo de BCI, llamado BCI híbrido, puede reducir las desventajas de cada sistema BCI convencional. Además, los BCI híbridos pueden crear más aplicaciones y posiblemente aumentar la precisión y la tasa de transferencia de información. Sin embargo, el tipo de BC
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