Bu makalede, Beyin Bilgisayar Arayüzü uygulamalarındayaygın olarak kullanılan Elektroensefalografi (EEG) sinyalinin zihinselaritmetik görev ayırımı sınıflandırması üzerine çalışılmıştır. EEGsinyallerinin özelliklerini değerlendirmek üzere, 6. dereceden ayrık dalgacıkdönüşümü kullanılarak EEG sinyali alfa, beta, delta, teta ve gama altbantlarına ayrıştırılmıştır. Daha sonra, her bir EEG alt bandı için Ortalama Enerji, Standart Sapma, Varyans veBasıklık tabanlı öznitelik vektörleri çıkarılmıştır. Ortaya çıkan öznitelikvektörleri J48 sınıflandırma algoritması ile sınıflandırılarak %98.2sınıflandırma doğruluğu hesaplanmıştır.