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Na área de processamento de sinais, o problema de separação cega de fontes (BSS, do inglês Blind Source Separation) ocupa uma posição de destaque em vista de sua versatilidade e de possíveis aplicações práticas. Apesar de contar com um sólido arcabouço teórico em sua vertente linear, a abordagem não linear genérica ainda carece de metodologias que possam garantir a separação das fontes, o que torna este tópico de pesquisa bastante atual e desafiador. Recentemente, alguns indícios apontam que informações adicionais sobre o problema, tais como a estrutura temporal e conhecimento a priori de certas características das fontes, podem auxiliar no desenvolvimento de novos métodos de separação que sejam mais robustos. Neste projeto, seguiu-se o estudo da teria acerca das técnicas de BSS a Interfaces Cérebro-Computador. Ademais, foram estudados algoritmos clássicos de separação cega de fontes no contexto linear e técnicas de separação também no contexto não linear. Apoiado nessa base teórica e explorando a estrutura temporal das fontes, foi proposto um algoritmo baseado em estatísticas de segunda ordem capaz de resolver o problema de BSS no contexto não linear. Os resultados de simulação foram favoráveis à proposta.