Emotiv EPOC 擁有 14 個腦電波（EEG）感測器，其中 8 個位於額葉和前額葉，因為它們的位置能夠接收到面部肌肉和眼睛的信號。大多數腦電波系統將這些信號視為噪音，在解釋信號時會被過濾或忽略。Emotiv 的檢測系統也會在解釋腦信號之前將這些信號過濾掉，然而，我們也會使用這些信號來分類造成它們的肌肉群，我們稱之為 Smart Artifacts。

我們已經開發出有效的分類器來檢測許多面部表情，包括眨眼、左眼眨、右眼眨、抬眉（驚訝）、皺眉（皺眉）、微笑和緊咬牙齒。

我們的面部表情是從肌肉噪音檢測出來的，除了眼球轉動，這是由於眼睛具有電性極化而移動的偶極子也會產生可檢測的電信號。傳統的腦電波系統面臨的挑戰是消除肌肉信號對腦波模式的影響，而大多數醫療腦電圖要求患者坐得非常靜止，以便他們能夠看到足夠高完整性的腦信號來診斷功能問題（即使如此，因為眨眼和其他不自主動作如吞嚥，還是有許多數據被丟棄。

我們採取了不同的方法，即從肌肉信號的模式中可以推導出關於用戶面部表情的重要信息，我們開發了特定的分類器系統，將不同的肌肉群活化模式分配到特定表情。然後我們可以對我們的腦信號進行一些過濾，以便我們更有可能通過肌肉噪音看到真正的腦信號來識別肌肉信號的種類。

我們使用過濾和特定腦波模式特徵的組合，這些特徵較少受肌肉運動影響，以推導出潛在的腦行為。