功率譜密度（PSD）

功率譜密度描述一個定態訊號的變異數如何分布於各頻率之上。嚴格而言，它是自協方差函數的傅立葉轉換（維納–辛欽定理），因此屬於二階統計量：它捕捉節律成分的振幅，卻捨棄了相對於記錄起點的相位資訊。在 BCI 中，像 mu 頻帶與 beta 頻帶的頻帶功率這類特徵，其實就是 PSD 在某些頻率區間上的積分。

最直接的估計量——週期圖（單一片段離散傅立葉轉換之模方，再適當縮放）——雖為漸近無偏，卻不具一致性：其變異數不會隨記錄加長而縮小，因為更長的記錄只是換來更多頻率格點，而非在每個格點上更精確的估計。因此所有實用估計量（Welch、多錐化）都藉由某種平均，以頻率解析度換取變異數的降低。把一張未經處理的週期圖當成可靠頻譜來報告，是常見的錯誤。