Интерфейсы глаз–мозг–компьютер (ИГМК) могли бы совместить в себе достоинства айтрекинговых систем управле- ния техническими устройствами и интерфейсов мозг–компьютер. Такие системы предназначены как для пациентов с различными моторными нарушениями, так и здоровых людей. Эффективность ИГМК во многом определяется возможностью распознать намерение пользователя отдать команду по электроэнцефалограмме (ЭЭГ), регистрируемой во время фиксации взгляда, т. е. в течение всего сотен миллисекунд. Эти жесткие требования диктуют необходимость добиваться как можно более полного использования заключенной в ЭЭГ информации для повышения точности классификации фиксаций взгляда на «управляющие» и спонтанные. В настоящей работе предприняли попытку использовать для классификации не только амплитудные статистические признаки, но также вейвлетные признаки, характеризующие осцилляторные компоненты ЭЭГ в интервале 50...500 мс относительно начала фиксации взгляда. Значения интегрального показателя точности классификации AUC при этом значимо выросли и составили 0,75 в среднем по группе из 8 человек. Предполагается, что дальнейшее совершенствование методики позволит превратить ИГМК в практически полезную технологию.