در تحلیل داده های EEG فریم به فریم به صورت متداول تنها مشخصه های کلی از یک فریم را می توان به دست آورد که در این مورد، ویژگی ها با در نظر داشتن کل فریم در یک زمان استخراج می شوند .در مقابل، در این مقاله، روش استخراج ویژگی به صورت دو مرحله ای ارائه شده است. نخست، ویژگی ها از یک مدت زمان کوتاه با همپوشانی بین فریم های فرعی در یک فریم محاسبه می شود که این کار باعث می شود که تغییرات شدید در زمان ثبت بشود و باعث می شود که تغییرات زمانی ویژگی استخراج شده در فریم، شناسایی شود. سپس تحلیل های آماری و مدل سازی بر روی الگوی تغییرات به دست آمده اعمال می شود که باعث می شود ما بتوانیم از مشخصه های محلی و سراسری یک فریم استفاده کنیم.