Представлены методы, обеспечивающие обучение программно-аппаратной части нейрокомпьютерных интерфейсов (НКИ) для проведения выбора из множества электродов подмножества, формирующего наилучшее отношение сигнал/шум для последующего пространственного и временного накопления сигнала. Эти методы предложены для трех типов синхронных НКИ: основанных на зрительных вызванных потенциалах, устойчивых зрительных вызванных потенциалах и когнитивных вызванных потенциалах с компонентом Р300. Предложен алгоритм построения специализированного фильтра для оценки вызванных потенциалов на основе анализа цепочек локальных максимумов и минимумов в матрице квадратов коэффициентов вейвлет-преобразования. Предложенный подход позволяет существенно упростить обучение систем НКИ в случае изменения положения регистрирующих электродов и тем самым увеличить функциональные возможности синхронных НКИ.