頭の周りからキャプチャされたEEG信号は、筋肉の動きからの信号に汚染されています。言い換えれば、私たち（および他のすべてのEEGシステム）は、時々筋肉の活性化ポテンシャル（EMG）や、眼球の動きから生じるEOG（眼電図信号）と重なった脳信号を測定します（強く極性を持つ器官で、一方には多くの電気的接続があり、もう一方にはほとんど神経がない）。

ほぼすべての他のEEGシステムは、EMGおよびEOGイベント中に収集されたデータを完全に破棄するか、実際の脳信号を回復しながらそれらをフィルタリングしようとします。私たちはこれをさらに進めることに決めました。筋肉の信号をありがたく受け入れ、顔の周りのセンサーの分布を使用して筋肉のソースを三角測量し、SMILEやBLINKなどの特定の表情を識別するための分類システムを構築します。これが顔の表情検出スイートです。私たちは、顔の表情の検出が筋肉信号に基づいているという事実を隠すつもりはありません。実際、ほとんどの人がゴミの山に投げ捨てるデータを、こうしてうまく活用していることを人々に知ってもらえることを喜んでいます。

メンタルコマンドとパフォーマンスメトリクスはまったく異なります。パフォーマンスメトリクスはあなたの感情状態の測定です。筋肉や表情データを入力として受け付けることはありません - 私たちは厳密に脳信号を使用します。そうでなければ、意味がありません。顔の表情を把握しているため、EMGやEOGをデータから除去するために必要なフィルタリングの種類を特定できます。私たちの検出は、通常の活動の中でも動作し続けます。データがあまりにも汚染されている場合は、特にフラストレーションやエンゲージメントの場合、単純に停止してしまうことがあります。

メンタルコマンドは、トレーニングに使用するものに基づいています。分類器に少し顔の筋肉の活性化を含めることは完全に可能ですが、正直なところ、それは純粋な脳信号と同じくらい信頼性が高く再現性があるわけではありません。私たちは、ユーザーがリラックスし、メンタルコマンドのトレーニング中に reasonably still とは言えないほど続けないことを好みます。また、ほとんどの人はシステムでしばらく遊んだ後にこれを学びます。完全に落ち着いたトレーニングデータ（筋肉の関与がなく、脳の活動だけがある場合）を持っていると、顔の動きをしている間も通常の活動でメンタルコマンドを使用することが可能になります。なぜなら、関連する脳信号だけが分類器に組み込まれているからです。私たちは、初心者が1回目でシステムを操作できるように、トレーニングシステムに筋信号の小さな成分を許可しましたが、ほとんどの人はすぐにそれを置き去りにすることを学びます。メンタルコマンドは完全に固定された被験者（全く筋肉活動がない人）にも完璧に機能します - これは脳信号が必ず関与していることを証明します。