Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, die Möglichkeit zu untersuchen, Elektroenzephalogramm (EEG)-Signale zur Kommunikation zwischen verschiedenen Probanden zu nutzen. Hierbei werden EEG-Signale von 13 Probanden aufgezeichnet, indem den Probanden durch visuelle Reize angehalten wird, die englischen Vokale „a“, „e“, „i“, „o“ und „u“ zu imaginiert. Die aufgezeichneten Signale werden anschließend verarbeitet, um Artefakte und Rauschen zu entfernen. Gemeinsame Merkmale – durchschnittliche Leistung, Mittelwert, Varianz und Standardabweichung – werden berechnet und mithilfe eines bipolaren neuronalen Netzes klassifiziert. Diese Methode erzielt eine maximale Klassifiziergenauigkeit von 44 %. Die Ergebnisse zeigen, dass EEG-Signale gewisse charakteristische Informationen für die Klassifizierung zwischen verschiedenen Probanden enthalten.