多変量解析として、独立成分分析、主成分分析、他を用います。
独立成分分析/主成分分析
独立成分分析/主成分分析に拠る信号処理サービス
独立成分分析（Independent Component Analysis,ICA）により、信号から特定の成分（雑音、Artifact）を除去し、注目する信号を抽出します。
ICAは、データの独立性に注目します。非ガウス性が強い成分を、順次抽出します。独立性を評価する規準とその規準を最適化するアルゴリズムが各種有ります。
主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）により、信号特性の抽出、データの次元縮約を行います。
生データの単位が異なる場合は、データの標準化を行います。
データの要素間の相関を求めます。残差の分散が最小である観測値（分散が最大化）の成分を順次求めます。