Цей модуль включає різноманітні методи аналізу записів та графічного представлення результатів. Так, наприклад, одним із досить динамічних показників є електроенцефалограма (ЕЕГ). В якості базового математичного методу тут використовується Фур’є – аналіз з обчисленням різноманітних частотних характеристик (амплітуда, потужність, когерентність, фаза) та узагальнених параметрів у виділених частотних діапазонах (альфа, бета, дельта, тета) з вивченням їх часової та просторової еволюції. Традиційним способом представлення результатів є побудова різноманітних діаграм та кольорових карт (топограм) розподілу тих чи інших характеристик ЕЕГ на поверхні голови. В даний час отримала розповсюдження електроенцефалографічна томографія, що полягає в обчисленні тривимірних дипольних моделей локалізації джерел Еег–сигналу. Такі моделі корисні для визначення морфологічних порушень, пов’язаних з пароксизмальною активністю мозку.
При аналізі ЕКГ першочерговий інтерес для лікаря представляють часова еволюція та статистика розподілу структурних параметрів та амплітуд з видачею описової статистики, часових графіків, гістограм та діаграм розсіювання.
При аналізі таких фізіологічних показників як реограма (РГ), електроміограма (ЕМГ), шкірно-гальванічна реакція , спірограма та ін. лікаря головним чином цікавлять показники різноманітних структурних відношень, латентності, діапазону зміни сигналу, швидкості його зростання та зменшення, інтегральні характеристики та ін. Для такого типу сигналів зазвичай використовують ручне зчитування візирами основних амплітудних та інтервальних параметрів за індивідуальними хвилями чи за результатами усереднення серії хвиль і накопиченню їх у спеціальних внутрішніх масивах. Далі за допомогою введених формул можуть обчислюватися різні індекси і похідні характеристики, виконуються різноманітні алгебраїчні перетворення, а також будуються графіки різних залежностей і проводяться статистичні оцінки.