Order patterns recurrence plots in the analysis of ERP data

doi:10.1007/s11571-007-9023-z

.2007年12月；1(4):317-25.

doi:10.1007/s11571-007-9023-z。 Epub 2007年7月31日。

ERP数据分析中的顺序模式递归图

斯特凡·辛克尔¹, 诺伯特·马尔旺, 吉尔根·库思

附属公司

PMID： 19003502
预防性维修识别码：项目经理2289044
内政部： 10.1007/s11571-007-9023-z

ERP数据分析中的顺序模式递归图

斯特凡·辛克尔等。认知神经痛. 2007年12月.

.2007年12月；1(4):317-25.

doi:10.1007/s11571-007-9023-z。 Epub 2007年7月31日。

作者

斯特凡·辛克尔¹, 诺伯特·马尔旺, 吉尔根·库思

附属

¹波茨坦大学语言学系，14469，波茨坦，德国，schinkel@agnld.uni-potsdam.de。

PMID： 19003502
预防性维修识别码：项目经理2289044
内政部： 10.1007/s11571-007-9023-z

摘要

递归量化分析（RQA）是各种行为科学中数据分析的既定工具。在本文中，我们提出了基于订单模式的RQA改进概念。顺序模式的使用在时间序列分析中很常见。将这一概念与递归图（RP）及其量化（RQA）相结合，可以促进当代脑电图研究的进展，特别是事件相关电位（ERP）的分析，因为该方法对非平稳数据具有鲁棒性。在语言处理实验中记录的EEG数据上使用顺序模式递归图（OPRP），证明了该方法的潜力。我们可以证明，将RQA应用于ERP数据可以大大减少ERP研究所需的试验数量，同时仍然保持统计有效性。

PubMed免责声明

数字

图1
不同类型动力系统的样本OPRP。(一)噪音(b条)混沌系统（ρ=28，β=8/3，σ=10的Lorenz吸引子）和(**c（c）**)周期信号（正弦波）。嵌入参数为米 = 3, τ = 3 (**a、 c（c）**)和米 = 3, τ = 15 (b条)

图3
（OP）具有不同控制参数的物流图的RP。给定一个未被破坏的信号，规则和有序模式RP检测从周期行为到混沌行为的转变。当信号被噪声污染时，只有OPRP仍能检测到这种转换。常规RP不会检测到信号中的任何周期性行为

图4
在所有电极位置的代表性试验（试验2）中，条件A和B下所选RQA措施的时间演变。附录中的表2给出了电极位置。条件B（图4(**b、 d、f**))当控制条件A缺乏这些条件时，发现在300和500 ms之间存在大量过渡（图4(**a、 c、e**))

图5
试验条件B下的单次试验（黑线）与平均控制条件（灰线）的比较右后和预处理的脑电图数据。虚线表示控制条件的95%CI

图6
*z（z）*-从排列测试的MCS中得出的值，用于比较条件a和B。虚线表示*P（P）*=0.05。进入分析的试验数量为n个=30（灰线），n个=20（粗黑线）和n个=10（细黑线）

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