CCA 與 TRCA 空間濾波器（SSVEP）

穩態視覺誘發電位 BCI 需要一種能匯集通道、以偵測使用者正注視哪個閃爍頻率的空間濾波器。典型相關分析（CCA）無需任何訓練資料即可達成：它在每個候選刺激頻率及其諧波下，找出使多通道 EEG 與一組正弦、餘弦參考波之間相關性最大化的通道權重（及參考權重），並選出給出最大典型相關的頻率。它穩健而簡單，但忽略了受試者特定的反應形狀。

任務相關成分分析（TRCA）則有所改進：它從每個目標的少數校準試驗中，學習出使反應在同一刺激多次重複間再現性最大化的空間濾波器，再以各目標樣板比對新資料。TRCA 及其集成變體是最高吞吐量 SSVEP 拼字器的基礎，在受過訓練的使用者身上可達每分鐘遠超 100 位元，並體現了從刺激鎖定的參考模型轉向資料驅動、受試者特定樣板的普遍趨勢。