×
Orkan Olcay，B。;穆拉特·奥兹格伦;卡拉萨勒，舱底

关于使用脑电图通道之间的活动特异性短暂同步来表征认知任务。 （英语） Zbl 1526.92005号

神经网络。 143, 452-474 (2021).
小结：由于大脑的动态变化和复杂性，准确描述认知任务期间的大脑活动具有挑战性。大多数提出的方法都假设大脑活动是平稳的，并且忽略了认知任务中大脑区域之间的系统时间组织。在这项研究中，我们提出了一种新的认知活动识别方法，该方法从训练数据中捕获特定于活动的时序参数，从而引发脑电图信号之间的最大平均短时间成对同步。我们评估了运动图像活动识别框架中活动特定时间参数三元组的表征能力。活动特定时间系数三元组由活动开始时最大同步信号段的潜伏期组成，最大同步信号段之间的时滞（τ）和最大同步信号片段的持续时间（w）。我们使用基于余弦的相似性、小波双相干、锁相值、相位相干值、线性化互信息和互相关熵来计算特定定时参数下的信道同步。BCI Competition-III数据集IVa和PhysioNet运动/图像数据集的识别性能和统计分析，研究表明，使用特定活动时间参数三元组计算出的跨通道短时同步对不同的运动想象任务产生了显著不同的同步特征，因此可以可靠地用于认知任务识别目的。

MSC公司：

92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
92B25型 生物节律和同步
91E10型 认知心理学
92 C55 生物医学成像和信号处理

关键词：

脑电图;短期同步;运动表象活动表征;系统定时组织;同步措施

软件：

大脑连接工具箱;物理工具包;BCI2000型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.Orkan Olcay}等人，神经网络。143、452--474（2021；Zbl 1526.92005）
全文： 内政部 链接

参考文献：

[1] 阿比里，R。；Borhani，S。；Sellers，E.W。；姜瑜。；Zhao，X.，《基于EEG的脑-计算机接口范式综合评述》，《神经工程杂志》，2019年第16期，第1期，第11001页
[2] Adhikari，A。；Sigurdsson，T。；托皮瓦拉，硕士。；Gordon，J.A.，场电位振荡瞬时振幅的互相关：估算大脑区域之间方向性和滞后性的直接方法，《神经科学方法杂志》，191，2，191-200（2010）
[3] 安，M。；Jun，S.C.，运动图像脑-计算机接口的性能变化：简要综述，《神经科学方法杂志》，243103-110（2015）
[4] Alais，D。；布莱克·R。；Lee，S.H.，《随时间变化的视觉特征》，《自然神经科学》，第1、2、160-164页（1998年）
[5] 艾伦，E.A。；Damaraju，E。；普利斯，S.M。；Erhardt，E.B。；Eichele，T。；Calhoun，V.D.，《追踪静息状态下的全脑连接性动力学》，《大脑皮层》，24，3，663-676（2014）
[6] 安布罗西，P。；科斯塔利，M。；Kuruoglu，E.E。；比亚吉，L。；Buonincontri，G。；Tosetti，M.，《使用序贯蒙特卡罗法通过功能磁共振成像研究时变大脑连通性》（欧洲信号处理会议，2019-9月（2019）），1-5
[7] 安德森，C.W。；Stolz，E.A。；Shamsunder，S.，心理任务期间自发脑电图信号分类的多元自回归模型，IEEE生物医学工程学报，45，3，277-286（1998）
[8] Ang，K.K。；Chin，Z.Y。；张，H。；Guan，C.，脑-计算机接口中的滤波器组公共空间模式（FBCSP），（国际神经网络联合会议论文集（2008）），2390-2397
[9] Ang，K.K。；Chin，Z.Y。；张，H。；Guan，C.，基于EEG的单次试验BCI最佳时空模式的相互信息选择，模式识别，45，6，2137-2144（2012）·Zbl 1234.68351号
[10] 阿诺德，M。；米尔特纳，W.H.R。；Witte，H。；鲍尔，R。；Braun，C.，通过kaiman滤波对非平稳时间序列进行自适应AR建模，IEEE生物医学工程学报，45，5，545-552（1998）
[11] Athanasiou，A。；Klados，医学硕士。；Styliadis，C。；弗罗格鲁，N。；多殖吸虫，K。；Bamidis，P.D.，《研究α和β节律在功能性运动网络中的作用》，《神经科学》，378，54-70（2018）
[12] 阿提夫，M。；Ren，H.，Wavecsp:用于消费者脑电图设备的健壮运动图像分类器，《澳大利亚医学物理与工程科学》，42，1，159-168（2019）
[13] 贝克，A.P。；布鲁克斯，M.J。；雷泽克，I.A。；史密斯，S.M。；Behrens，T。；Smith，P·J·P。；Woolrich，M.，《自发人脑活动中的快速瞬态网络》，ELife，2014，3（2014）
[14] Bakhshayesh，H。；Fitzgibbon，S.P。；Janani，A.S。；格鲁米特，T.S。；Pope，K.J.，《EEG中的连通性检测：数据驱动的有效连通性测量的比较研究》，《生物与医学中的计算机》，111，第103329页，（2019）
[15] Bakhshayesh，H。；Fitzgibbon，S.P。；Janani，A.S。；Grummett，T.S。；Pope，K.J.，《检测脑电图中的同步性：功能连接测量的比较研究》，《生物和医学中的计算机》，105，1-15（2019）
[16] Bandrivsky，A。；Bernjak，A。；麦克林托克，P。；Stefanovska，A.，《小波相位相干分析：皮肤温度和血流的应用》，心血管工程，4，1，89-93（2004）
[17] Bandt，S.K。；贝松，P。；雷德利，B。；皮佐，F。；Carron，R。；Regis，J。；巴托洛梅，F。；Ranjeva，J.P。；Guye，M.，连接强度、时滞结构和静止状态fmri中的癫痫网络，《神经影像：临床》，10月24日，第102035页，（2019）
[18] 巴沙尔，E。；巴什阿尔·罗格鲁，C。；卡拉卡什，S。；Schürmann，M.，伽玛、α、δ和θ振荡支配认知过程，《国际心理生理学杂志》，39，2-3，241-248（2001）
[19] Bashashati，A。；法图雷奇，M。；Ward，R.K。；Birch，G.E.，《基于脑电信号的脑-计算机接口信号处理算法调查》，《神经工程杂志》，4，2，R32-R57（2007），IOP出版社
[20] 巴塞特，D.S。；Meyer-Lindenberg，A。；Achard，S。；杜克·T。；Bullmore，E.，分形小世界人脑功能网络的自适应重构，美国国家科学院学报，103，51，19518-19523（2006）
[21] 安德烈·巴斯托斯。；Schoffelen，J.M.，《功能连接分析方法及其解释陷阱的教程回顾》，《系统神经科学前沿》，2016年1月9日，175（2016）
[22] 安德烈·巴斯托斯（Andre M.Bastos）。；韦佐利，J。；Fries，P.，《通过一致性与现实间延迟进行沟通》，《神经生物学的当前观点》，31173-180（2015）
[23] 鲍尔，R。；费尔斯，M。；Vukelić，M。；美国齐埃曼。；Gharabaghi，A.，《使用脑-机器人界面弥合运动想象和运动执行之间的差距》，NeuroImage，108，319-327（2015）
[24] Bayazit，O。；奥尼兹，A。；哈恩，C。；Güntürkün，O。；Özgören，M.，《重访二分听：逐个试验的ERP分析揭示了半球内和半球间的差异》，《神经心理学》，47，2536-545（2009）
[25] Y.本杰米尼。；Hochberg，Y.，《控制错误发现率：一种实用而有力的多重测试方法》，《皇家统计学会杂志》。B.系列统计方法，57，1，289-300（1995）·Zbl 0809.62014号
[26] 布兰克茨，B。；穆勒，K.R。；Krusienski，D.J。；沙尔克，G。；Wolpow，J.R。；Schlögl，A。；普福特谢勒，G。；Millán，J.D.R。；施罗德，M。；Birbaumer，N.，《BCI竞赛III：验证实际BCI问题的替代方法》，IEEE神经系统与康复工程学报，14，2，153-159（2006）
[27] 布兰克茨，B。；富冈，R。；Lemm，S。；Kawanabe，M。；Müller，K.R.，优化空间滤波器以进行稳健的EEG单次试验分析，IEEE信号处理杂志，25，1，41-56（2008）
[28] Boeijinga，P.H。；Lopes da Silva，F.H.，估计应用于嗅皮层区域β活动的脑电图信号之间时间延迟的新方法，脑电图和临床神经生理学，73，3，198-205（1989）
[29] 博拉，M。；加尔，C。；Sabel，B.A.，《失明时大脑同步的扰动时间动力学》，Cortex，67，134-146（2015）
[30] Bowyer，S.M.，《大脑网络一致性测量：过去和现在》，《神经精神电生理学》，2016年第2期，第1期，第1-12页
[31] 断裂矛，M。；Stam，C.J.，《具有多尺度结构的神经系统动力学》，《皇家学会哲学学报》，B辑（生物科学），36014571051-1074（2005）
[32] 布伦纳，C。；谢勒，R。；格雷曼，B。；Supp，G.等人。；Pfurtscheller，G.，使用相位同步对脑-计算机接口进行在线控制，IEEE生物医学工程学报，53，12，2501-2506（2006）
[33] E.布尔摩尔。；斯波恩斯，O.，《大脑网络组织的经济》，《自然评论神经科学》，13，5，336-349（2012）
[34] 伯克·D·P。；Kelly，S.P。；De Chazal，P。；Reilly，R.B。；Finucane，C.，脑-计算机接口的参数特征提取和分类策略，IEEE神经系统和康复工程学报，13，1，12-17（2005）
[35] 卡尔霍恩医学博士。；Kiehl，K.A。；Pearlson，G.D.，在休息和认知任务期间使用ICA估计的时间相干脑网络的调制，人脑映射，29，7，828-838（2008）
[36] 美国乔杜里。；北卡罗来纳州伯鲍默。；Ramos-Murguialday，A.，《沟通和康复的大脑-计算机接口》，《自然评论-神经病学》，12，9，513-525（2016）
[37] 陈，C。；张杰。；Belkacem，A.N。；张，S。；Xu，R。；郝，B。；高奇。；Shin，D。；王，C。；Ming，D.，运动执行和运动想象之间手指运动的G-因果大脑连接性差异，《医疗工程杂志》，2019（2019）
[38] Chung，Y.G。；Kang，J.H。；Kim，S.P.，前-中相位耦合与感觉运动节律调制的相关性，神经网络，36，46-50（2012）
[39] Chung，Y.G。；Kim，M.K。；Kim，S.P.，运动图像EEG信号在无创BCI应用中的通道间连接，（神经成像模式识别国际研讨会论文集，PRNI 2011（2011）），49-52
[40] Cohen，M.X.，时滞和频率匹配对基于相位的连接的影响，《神经科学方法杂志》，250137-146（2015）
[41] 科伊尔，D。；Prasad，G。；McGinnity，T.M.，脑-计算机接口中特征提取的时间序列预测方法，IEEE神经系统与康复工程学报，13，4，461-467（2005）
[42] Curran，E.A。；Stokes，M.J.，《学习控制大脑活动：用于驱动脑-计算机接口（BCI）系统的EEG组件的生产和控制综述》，《大脑与认知》，51，3，326-336（2003），学术出版社。
[43] 我·戴利。；Nasuto，S.J。；Warwick，K.，《通过功能连接动力学进行脑-计算机接口控制》，模式识别，45，6，2123-2136（2012）
[44] Dawson，K.A.，《大脑的时间组织：神经认知机制和临床意义》，《大脑与认知》，54，1，75-94（2004）
[45] Decety，J.，运动图像的神经生理学基础，行为大脑研究，77，1-2，45-52（1996），Elsevier B.V。
[46] 德穆鲁，M。；Fraschini，M.，《脑电图指纹：基于功率谱非周期成分的受试者特定特征》，《生物与医学中的计算机》，第120期，4月，第103748页，（2020年）
[47] 迪米特里亚迪斯，S.I。；拉斯卡里斯，N.A。；Tzelepi，A.，《关于在多试验视觉ERP范式中将时变相位同步模式量化为不同的功能连接微状态（FC（mu）状态）》，《脑地形图》，26，3，397-409（2013）
[48] 多迪亚，S。；Edla，D.R。；Bablani，A。；拉梅什，D。；Kuppili，V.，《利用小波包变换和线性判别分析进行基于脑电图的高效欺骗识别测试》，《神经科学方法杂志》，314，31-40（2019）
[49] Dornhege，G。；布兰克茨，B。；古玩，G。；Müller，K.R.，通过特征组合和多类范式提高非侵入性脑电单次试验分类中的比特率，IEEE生物医学工程汇刊，51，61993-1002（2004）
[50] Duckrow，R.B。；Albano，A.M.，《评论实际数据中不同同步措施的性能：脑电图信号的案例研究》，物理评论E-统计物理，等离子体，流体和相关跨学科主题，67，6，3（2003）
[51] 杜达，R.O。；Hart，P.E.，《模式分类》，第1卷（2000年），Wiley-Interscience出版物，https://www.google.com/books？hl=tr&lr=&id=Br33IRC3PkQC&oi=fnd&pg=PR3&dq=duda+模式+分类&ots=2xEXJrg7Ft&sig=kSQjlnThzarBKogXNUWCMLjq6YU
[52] Emre Cek，M。；奥兹戈伦，M。；Acar Savaci，F.，听觉诱发电位的连续时间小波熵，生物与医学中的计算机，40，1，90-96（2010）
[53] Feige，B。；Spiegelhalder，K。；基门，A。；博世，O.G。；Tebartz van Elst，L。；Hennig，J。；塞弗里茨，E。；Riemann，D.，同步EEG-fMRI揭示的独特时滞静止状态网络，NeuroImage，145，1-10（2017）
[54] 冯，J。；尹，E。；Jin，J。；萨博，R。；我·戴利。；王，X。；胡，D。；Cichocki，A.，运动图像BCI基于相关性的时间窗选择方法，神经网络，102，87-95（2018）
[55] Fingelkurts，A.A。；Fingelkurts，A.A。；Kähkönen，S.，大脑中的功能连通性——这是一个难以捉摸的概念吗？，《神经科学与生物行为评论》，28，827-836（2005）
[56] 弗拉希尼，M。；德穆鲁，M。；克罗布，A。；Marrosu，F。；斯塔姆，C.J。；Hillebrand，A.，《时代长度对估计EEG功能连通性和脑网络组织的影响》，《神经工程杂志》，13，3（2016）
[57] 弗里德里希，E.V.C。；谢勒，R。；Neuper，C.，《不同心理策略对脑-计算机接口分类性能的影响》，《国际心理生理学杂志》，84，1，86-94（2012）
[58] Fries，P.，《认知动力学的机制：通过神经元一致性的神经元通信》，《认知科学趋势》，9，10，474-480（2005）
[59] 高奇。；段，X。；Chen，H.，使用条件格兰杰因果关系评估运动想象和执行过程中运动区域的有效连通性，NeuroImage，54，2，1280-1288（2011）
[60] 高，Z。；李，S。；蔡，Q。；Dang，W。；Yang，Y。；Mu，C。；Hui，P.，用于改进基于EEG的疲劳驾驶分类的相对小波熵复合网络，IEEE仪器与测量学报，68，7，2491-2497（2019）
[61] 高，L。；Wang，J。；Chen，L.，运动相关脑电图中基于Kolmogorov熵的事件相关去同步和同步量化，神经工程杂志，10，3（2013）
[62] Göksu，H.，利用小波包的对数能量熵进行面向BCI的EEG分析，生物医学信号处理与控制，44，101-109（2018）
[63] Goldberger，A.L。；洛杉矶阿马拉。；玻璃，L。；Hausdorff，J.M。；伊万诺夫，P.C。；马克·R·G。；Mietus，J.E。；穆迪，G.B。；Peng，C.K。；Stanley，H.E.，Physiobank，physiotoolkit，and physoniet:复杂生理信号新研究资源的组成部分，《循环》，101，23（2000）
[64] Golub，G.H。；桑德斯，M.A.，线性最小二乘和二次规划，整数和非线性规划，229-256（1970），https://apps.dtic.mil/docs/citations/AD0700923 ·Zbl 0334.90034号
[65] 戈麦斯，C。；Poza，J。；Gomez-Pilar，J。；巴希勒，A。；Juan-Cruz，C。；Tola-Arribas，医学硕士。；Carreres，A。；卡诺，M。；Hornero，R.，使用交叉样本熵和图论分析阿尔茨海默病的自发脑电图活动，（医学和生物学会IEEE工程年度国际会议论文集，EMBS，2016年10月（2016）），2830-2833
[66] 哥梅斯，C。；斯塔姆·C·J。；Hornero，R。；费尔南德斯，A。；Maestu，F.，《轻度认知障碍患者的β带功能连接紊乱：MEG研究》，IEEE生物医学工程学报，56，6，1683-1690（2009）
[67] 戈努贡特拉，V。；Wang，Y。；Veluvolu，K.C.，《事件相关功能网络识别：EEG分类应用》，IEEE信号处理选定主题期刊，10，7，1284-1294（2016）
[68] 格林布拉特，R.E。；Pflieger，M.E。；Ossadtchi，A.E.，应用于人脑电生理数据的连通性测量，《神经科学方法杂志》，207，1，1-16（2012）
[69] 顾，L。；Yu，Z。；马，T。；Wang，H。；李，Z。；Fan，H.，基于EEG的下肢运动图像分类与脑网络分析，神经科学，436，93-109（2020）
[70] Güdücü，c。；Olcay，B.O。；Schäfer，L。；阿齐兹，M。；施里弗，V.A。；奥兹格伦，M。；Hummel，T.，根据嗅觉事件相关电位的熵评估分离正常和失智患者，大脑研究，1708，78-83（2019）
[71] Guillot，A。；绝望，S。；Rouyer，C。；罗戈夫斯基，I.，《运动想象与网球发球表现：外部焦点效能》，《运动科学与医学杂志》，12，2，332-338（2013），https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3761826/
[72] Gürkan，G。；Akan，A。；Seyhan，T.Ù。，通过广义部分定向相干分析异丙酚注射后大脑连通性的变化，《数字信号处理：评论期刊》，25，1，156-163（2014）
[73] 哈尔德，S。；阿戈拉斯托斯，D。；维特·R。；哈默，E.M。；Lee，S。；瓦尔库蒂，B。；博格丹，M。；罗森斯蒂尔，W。；北卡罗来纳州伯鲍默。；Kübler，A.，脑-计算机接口控制的神经机制，NeuroImage，55，4，1779-1790（2011）
[74] 哈梅迪，M。；Salleh，S.H。；Noor，A.M.，脑机接口的脑电图运动图像大脑连接分析：综述，神经计算，28，6999-1041（2016），麻省理工学院出版社期刊·Zbl 1414.92172号
[75] Hanakawa，T.，组织运动图像，（神经科学研究，第104卷（2016），爱思唯尔爱尔兰有限公司），56-63
[76] Handiru，V.S。；Prasad，V.A.，《优化的双目标EEG通道选择和具有脑-计算机接口的跨学科泛化》，IEEE人机系统汇刊，46，6，777-786（2016）
[77] 汉森，E.C.A。；巴塔利亚，D。；Spiegler，A。；德科，G。；Jirsa，V.K.，《功能连接性动力学：模拟静息状态的切换行为》，《神经影像》，105，525-535（2015）
[78] 哈里·R。；Parkkonen，L.，《大脑的时间性：时间如何塑造和支持大脑功能》，《皇家学会哲学汇刊》，B辑（生物科学），3701668（2015）
[79] 哈里森，L。；佩尼，W.D。；Friston，K.，功能磁共振成像时间序列的多变量自回归建模，NeuroImage，19，41447-1491（2003）
[80] 他，B。；阿斯托尔菲，L。；Valdes-Sosa，P.A。；Marinazzo，D。；Palva，S.O。；Benar，C.G。；米歇尔，C.M。；Koenig，T.，《电生理脑连接：理论与实现》，IEEE生物医学工程汇刊，66，7，2115-2137（2019）
[81] He，F。；Yang，Y.，从神经生理信号识别神经系统的非线性系统，神经科学（2021）
[82] 赫尔夫，C。；Diener，L。；安格里克，M。；Mugler，E。；泰特，M.C。；Goldrick，医学硕士。；Krusienski，D.J。；Slutzky，M.W。；Schultz，T.，从运动、运动前和额叶下皮层的大脑活动中生成自然、可理解的语音，《神经科学前沿》，第13期，第1267页（2019年）
[83] Hermanto，B.R。；Mengko，T.R。；Indrayanto，A。；Prihatmanto，A.S.，《使用基于脑-计算机接口的互相关的脑信号参考概念》，（2013年第三届国际会议，关于仪器、通信、信息技术和生物医学工程：改善健康、安全和环境的科学技术，ICICI-BME 2013（2013）），388-391
[84] 海图，S。；格雷戈伊尔，M。；圣朋，A。；科尔，M.P。；Eugène，F。；Michon，体育。；Jackson，P.L.，运动图像的神经网络：ALE荟萃分析，《神经科学与生物行为评论》，37,5930-949（2013），佩加蒙
[85] Higashi，H。；Tanaka，T.，EEG信号分类的FIR滤波器组和空间模式的同时设计，IEEE生物医学工程学报，60，4，1100-110（2013）
[86] 希普，J.F。；Hawellek，D.J。；科贝塔，M。；西格尔，M。；Engel，A.K.，自发振荡活动的大尺度皮层相关结构，《自然神经科学》，第15、6、884-890页（2012年）
[87] Höller，Y。；伯格曼，J。；Kronbichler，M。；Crone，J.S。；施密德，E.V。；Thomschewski，A。；Butz，K。；Schütze，V。；Höller，P。；Trinka，E.，《健康受试者的真实运动与运动想象》，《国际心理生理学杂志》，87，1，35-41（2013）
[88] 赫拉莫夫，A.E。；Maksimenko，V。；Koronovskii，A。；Runnova，A.E。；朱拉夫列夫，M。；Pisarick，A.N。；Kurths，J.，使用机器学习方法进行感知相关EEG分类和功能性大脑连通性特征，Chaos，29，9（2019）
[89] Hsu，W.Y。；林，C.C。；Ju，M.S。；Sun，Y.N.，《基于小波的分形特征与主动段选择：在单次试验脑电图数据中的应用》，《神经科学方法杂志》，163，1，145-160（2007）
[90] Hsu，W.Y。；Sun，Y.N.，使用加权小波变换特征进行基于EEG的运动图像分析，《神经科学方法杂志》，176，2，310-318（2009）
[91] Hutchison，R.M。；Womelsdorf，T。；艾伦，E.A。；Bandettini，P.A。；卡尔霍恩，V.D。；科贝塔，M。；Della Penna，S。；杜恩，J.H。；手套，G.H。；Gonzalez-Castillo，J。；Handwerker，D.A。；Keilholz，S。；Kiviniemi，V。；利奥波德，D.A。；F.de.帕斯奎尔。；孢子，O。；沃尔特，M。；Chang，C.，《动态功能连接：承诺、问题和解释》，《神经影像》，80，360-378（2013）
[92] Hyvärinen，A。；Oja，E.，《独立成分分析：算法和应用》，神经网络，13，4-5，411-430（2000）
[93] Ibrahim Al-Omari，A.，使用随机抽样估计熵，计算与应用数学杂志，26195-102（2014）·Zbl 1418.62025号
[94] Ince，N.F。；Goksu，F。；托菲克，A.H。；Arica，S.，将特定对象的运动图像EEG模式在时空频率中应用于脑-计算机接口，生物医学信号处理和控制，4，3，236-246（2009）
[95] Ince，N.F。；托菲克，A.H。；Arica，S.，提取单个试验EEG分类的特定主题运动图像时频模式，生物和医学中的计算机，37，4，499-508（2007）
[96] 南印度伊祖米。；芬德利，T.W。；Ikai，T。；安德鲁斯，J。；Daum，M。；Chino，N.，运动思维对大脑经颅磁刺激运动诱发电位的促进作用，《美国物理医学与康复杂志》，74，3，207-213（1995）
[97] Jeong，J。；戈尔，J.C。；Peterson，B.S.，阿尔茨海默病患者脑电图的互信息分析，临床神经生理学，112,5827-835（2001）
[98] 简·W。；陈，M。；麦克法兰。D.J.，基于EEG的零相位锁相值（PLV）和实际运动过程中空间滤波的效果，《大脑研究公报》，130，156-164（2017）
[99] Jin，S.H。；Kwon，Y.J。；Jeong，J.S。；Kwon，S.W。；Shin，D.H.，《科学假设生成期间信息传输的增加：多通道EEG的互信息分析》，《国际心理生理学杂志》，62，2，337-344（2006）
[100] Jin，S.H。；林，P。；Hallett，M.，基于时延互信息方法的线性和非线性信息流及其在皮质肌相互作用中的应用，临床神经生理学，121，392-401（2010）
[101] Jin，S.H。；林，P。；Hallett，M.，《手指运动期间大脑功能小世界网络的重组》，《人脑绘图》，第33、4、861-872页（2012年）
[102] Jolliffe，I.T.，（回归分析中的主成分。回归分析的主成分，主成分分析（1986），Springer），129-155
[103] 北卡罗来纳州卡拉姆扎德。；梅德韦杰夫。；阿扎里。；甘杰巴赫（Gandjbakhche），A。；Najafizadeh，L.，用脑电图捕捉基于任务的功能连接的动态模式，神经影像，66，311-317（2013）
[104] 卡西斯，C.H。；Windischberger，C。；坎宁顿，R。；兰森伯格（Lanzenberger，R.）。；佩扎瓦斯，L。；Moser，E.，《功能磁共振成像和动态因果建模揭示的运动图像中SMA对M1的抑制作用》，《神经图像》，40，2，828-837（2008）
[105] Kee，C.Y。；Ponnambalam，S.G。；Loo，C.K.，使用renyi熵提取特征的二值和多类运动图像，神经计算与应用，28，8，2051-2062（2017）
[106] Kelso，J.A.S。；杜马，G。；Tognoli，E.，《行为和大脑协调的一般理论概述》，神经网络，37，120-131（2013）
[107] Kevric，J。；Subasi，A.，运动图像BCI系统脑电信号分类中信号分解方法的比较，生物医学信号处理与控制，31，398-406（2017）
[108] Kilintari，M。；Narayana，S。；Babajani-Feremi，A。；Rezaie，R。；Papanicolaou，A.C.，动觉和视觉成像期间的大脑激活特征：功能磁共振成像研究，大脑研究，1646，249-261（2016）
[109] Kim，Y。；Ryu，J。；Kim，K.K。；图克，C.C。；Mandic，D.P。；Park，C.，使用基于强不相关变换的复杂公共空间模式的脑电mu和beta节律进行运动图像分类，计算智能与神经科学，2016，1（2016）
[110] Kirschner，A。；Kam，J.W.Y。；Handy，T.C。；Ward，L.M.，人脑默认和特定任务网络中的差异同步，人类神经科学前沿，2012年5月6日，1-10（2012）
[111] Korostenskaja，M。；卡佩勒，C。；Lee，K.H。；Guger，C。；鲍姆加特纳，J。；Castillo，E.M.，《大脑皮层运动功能和图像相关大脑皮层活动的表征：预适应的潜在应用》，（2017年IEEE系统、人和控制论国际会议，SMC 2017，2017-Janua（2017）），3014-3019
[112] Kraeutner，S。；Gionfrido，A。；巴杜维尔，T。；Boe，S.，《基于运动图像的大脑活动与运动执行的活动平行：来自皮层振荡磁源成像的证据》，《大脑研究》，1588，81-91（2014）
[113] Kraskov，A。；Stögbauer，H。；Grassberger，P.，估计相互信息，物理评论E-统计物理学、等离子体、流体和相关跨学科主题，69，6，16（2004）
[114] Ktonas，P.Y。；Mallart，R.，《癫痫病灶定位脑电图信号之间的时间延迟估计：统计误差考虑》，脑电图学和临床神经生理学，78，2，105-110（1991）
[115] 库马尔，S。；Sharma，A。；Tsunoda，T.，利用互信息对运动图像脑电图信号进行分类的改进鉴别滤波器组选择方法，BMC生物信息学，18（2017）
[116] Kuruoǧlu，E.E.，非线性自回归（α）稳定过程的非线性最小lp形式滤波器，数字信号处理：评论期刊，12，1，119-142（2002）
[117] Lachaux，J.P。；罗德里格斯，E。；马提内里，J。；Varela，F.J.，《测量大脑信号的相位同步性》，人脑绘图，8，4，194-208（1999）
[118] 莱弗勒，K。；卡萨迪，K。；杜德，A。；阴影，K。；罗金，E。；He，B.，《使用基于无创运动图像的脑-计算机接口在三维空间中控制四驱机器人》，《神经工程杂志》，2013年第10期，第4期
[119] Lemm，S。；布兰克茨，B。；古玩，G。；Müller，K.R.，用于改进单次试验脑电图分类的空间谱滤波器，IEEE生物医学工程学报，52，9，1541-1548（2005）
[120] 李·G。；江，D。；周，Y。；江，G。；Kong，J。；Manogaran，G.，基于图像信息和脑信号的人体损伤检测方法，IEEE Access，711533-11542（2019）
[121] 李毅。；雷，M。；崔，W。；郭毅。；Wei，H.L.，使用超正则正交最小二乘和多小波进行脑电图动态连通性分析的参数化时频条件格兰杰因果关系方法，IEEE生物医学工程学报，66，12，3509-3525（2019）
[122] 李·G。；Li，J.等人。；Ju，Z。；孙，Y。；Kong，J.，基于健康大脑表面肌电图的机器学习新特征提取方法，神经计算与应用，31，12，9013-9022（2019）
[123] Li，J.等人。；Wang，Y。；张，L。；Cichocki，A。；Jung，T.P.，《使用时频和连接掩码解码认知任务中的EEG》，IEEE认知和发展系统汇刊，8，4，298-308（2016）
[124] Lin，A。；Liu，K.K.L。；Bartsch，R.P.公司。；Ivanov，P.C.，作为生理状态和功能标志的不同脑节律之间的动态网络交互，《通信生物学》，3，1，197（2020）
[125] 刘伟。；Pokharel，P.P。；Principe，J.C.，《Corr.entropy:非高斯信号处理的特性和应用》，IEEE信号处理汇刊，55，11，5286-5298（2007）·兹比尔139094277
[126] 拉诺斯，C。；罗德里格斯，M。；罗德里格斯-萨巴特，C。；莫拉莱斯，I。；Sabate，M.，运动和运动想象动作规划期间的心律失常变化，《神经心理学》，51，6，1019-1026（2013）
[127] Lotte，F.，《虚拟现实应用中使用脑-计算机接口的脑电图信号处理和分类技术研究》（2008年），http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00356346/en/
[128] Lotte，F。；Guan，C.，《规范通用空间模式以改进BCI设计：统一理论和新算法》，IEEE生物医学工程学报，58，2，355-362（2011）
[129] 卢，C.F。；Teng，S。；Hung，C.I。；曾，P.J。；Lin，L.T。；Lee，P.L。；Wu，S.，使用EEG时频交叉互信息分析重组运动任务期间的功能连接，临床神经生理学，122，8，1569-1579（2011）
[130] 卢·R·R。；郑明霞。；Li，J.等人。；Gao，T.H。；华X.Y。；刘，G。；黄，S.H。；Xu，J.G。；Wu，Y.，基于运动图像的持续被动运动脑-计算机接口控制，用于慢性中风患者腕关节伸展恢复，《神经科学快报》，718（2020）
[131] 路德维希，K.A。；Miriani，R.M。；Langhals，N.B。；医学博士约瑟夫。；安德森·D·J。；Kipke，D.R.，《使用共同平均参考改进微电极阵列的皮层神经元记录》，《神经生理学杂志》，101，3，1679-1689（2009）
[132] 马尔斯，N.J.I。；Lopes Da Silva，F.H.，点燃犬癫痫活动的传播，脑电图和临床神经生理学，56，2，194-209（1983）
[133] 马卡洛夫，V.V。；Zhuravlev，M.O。；Runnova，A.E。；普罗塔索夫，P。；Maksimenko，V.A。；弗罗洛夫，N.S。；Pisarick，A.N。；Hramov，A.E.，心理任务评估期间多重大脑网络的中间性，《物理评论》E，98，6，1-9（2018）
[134] Marinazzo，D。；Liao，W。；陈，H。；Stramaglia，S.，《格兰杰因果关系的非线性连接》，《神经影像》，58，2，330-338（2011）
[135] 麦克法兰，D.J。；McCane，L.M。；David，S.V。；Wolpow，J.R.，基于EEG通信的空间滤波器选择，脑电图和临床神经生理学，103，3，386-394（1997）
[136] McFarland，D.J。；Wolpaw，J.R.，基于感觉运动节律的脑-计算机接口（BCI）：自回归光谱分析的模型顺序选择，《神经工程杂志》，5，2，155-162（2008）
[137] 梅利亚，美国。；Guaita，M。；Vallverdú，M。；恩比德，C。；维拉塞卡一世。；Salamero，M。；Santamaria，J.，《相互信息测量应用于脑电图信号以表征嗜睡特征》，医学工程与物理，37，3，297-308（2015）
[138] 梅利亚，美国。；Guaita，M。；Vallverdú，M。；蒙特塞拉特，J.M。；维拉塞卡一世。；Salamero，M。；Gaig，C。；卡米纳尔，P。；Santamaria，J.，Corrpentary measures to detect day sleeping from EEG signals，Physical Measurement，35，10，2067-2083（2014），通过脑电信号检测白天嗜睡的Corrpentry测量，生理测量
[139] 梅尼库奇，D。；Di Gruttola，F。；塞萨里五世。；Gemignani，A。；Manzoni，D。；Sebastiani，L.，从动觉和视觉角度看运动想象能力的任务依赖性电生理相关性，《神经科学》，443176-187（2020）
[140] 米亚尔科夫，M。；佩雷拉，J.B。；Volpe，G.，《延迟相关性改善大脑连接体的重建》，《公共科学图书馆·综合》，第15、2期，文章e0228334页，（2020年）
[141] Milton，J。；Solodkin，A。；Hluštík，P。；Small，S.L.，《运动表现专家的头脑冷静而专注》，NeuroImage，35，2804-813（2007）
[142] 米希奇，B。；斯波恩斯，O.，《从区域到联系和网络：大脑和行为之间的新桥梁》（《神经生物学的当前观点》，第40卷（2016年）），1-7
[143] Mitra，A。；斯奈德，A.Z。；Blazey，T。；Raichle，M.E.，《滞后线程组织大脑的内在活动》，《美国国家科学院院刊》，112，17，E2235-E2244（2015）
[144] 穆勒-普茨，G.R。；谢勒，R。；布伦纳，C。；里布·R。；Pfurtscheller，G.，《Better than random:a close look on BCI results》，（2007年第一次神经数学工作组会议，意大利罗马，第10卷（1）（2007）），95-96，http://infoscience.epfl.ch/record/164768
[145] 蒙泽特，J。；Lorey，B。；Zentgraf，K.，《认知运动过程：运动表象在运动表征研究中的作用》，《大脑研究评论》，60，2，306-326（2009）
[146] Na，S.H。；Jin，S.H。；Kim，S.Y。；Ham，B.J.，《精神分裂症患者的脑电图：相互信息分析》，《临床神经生理学》，第113、12、1954-1960页（2002年）
[147] Neuper，C。；谢勒，R。；雷纳，M。；Pfurtscheller，G.，运动动作的图像：单次试验EEG中运动和视觉运动模式图像的差异效应，认知脑研究，25，3，668-677（2005）
[148] Neuper，C。；谢勒，R。；Wriessnegger，S。；Pfurtscheller，G.，《运动图像和动作观察：大脑-计算机接口心理控制期间感觉运动脑节律的调制》，《临床神经生理学》，第120、2、239-247页（2009年）
[149] Nguyen-Ky，T。；温，P。；李毅。；Malan，M.，《使用组合小波变换、特征向量和归一化技术基于EEG信号测量麻醉的催眠深度》，《生物和医学中的计算机》，42，6，680-691（2012）
[150] 诺尔特，G。；Bai，O。；惠顿，L。；Mari，Z。；沃巴赫，S。；Hallett，M.，使用相干的假想部分从EEG数据中识别真实的大脑交互作用，临床神经生理学，115，10，2292-2307（2004）
[151] 奥尔凯，比拉尔·奥尔坎；卡拉卡利，B。；奥兹戈伦，M。；Guducu，C.，Entropik Kümeleme kullanilarak beyin aktivesi karakteriz asyonu，（2017年第25届信号处理和通信应用会议，SIU 2017（2017）），1-4
[152] Olcay，B.Orkan；Karaçalı，B.，捕捉EEG通道之间滞后同步的同步措施评估：认知任务识别方法，生物学和医学计算机，114，文章103441 pp.（2019）
[153] Olejarczyk，E。；马泽蒂，L。；披萨，V。；Zappasodi，F.，静息状态EEG数据连通性分析的比较，《神经工程杂志》，14，3（2017）
[154] Palmigiano，A。；Geisel，T。；Wolf，F。；Battaglia，D.，《瞬态同步的灵活信息路由》，《自然神经科学》，2017年第20、7、1014-1022页
[155] 帕尼，S.M。；齐菲，M。；德穆鲁，M。；拉卡瓦，S.M。；巴扎诺，G。；D’Aloja，E。；Fraschini，M.，《主题、会话和任务对功率、连接性和网络中心性的影响：基于源的EEG研究》，生物医学信号处理和控制，59，第101891条，pp.（2020）
[156] Park，Chang hyun；Chang，W.H。；李，M。；Kwon，G.H。；Kim，L。；Kim，S.T。；Kim，Y.H.，哪个运动皮层区域最能预测想象中的运动？，《神经影像》，113101-110（2015）
[157] 帕克，S.H。；Lee，D。；Lee，S.G.，用于小样本运动图像分类的滤波器库正则化公共空间模式集成，IEEE神经系统与康复工程学报，26，2，498-505（2018）
[158] Park，Cheolsoo；鲁尼，D。；Ur Rehman，N。；Ahrabian，A。；Mandic，D.P.，使用多元经验模式分解对运动图像BCI进行分类，IEEE神经系统与康复工程学报，21，1，10-22（2013）
[159] Park，Cheolsoo；图克，C.C。；Mandic，D.P.，运动成像任务中非圆形EEG分类的增强复杂通用空间模式，IEEE神经系统与康复工程学报，22，1，1-10（2014）
[160] 帕特尔，M。；Joshi，B.，解码大脑中的同步振荡：相位延迟抑制为创建尖锐的同步滤波器提供了一种强大的机制，《理论生物学杂志》，334，13-25（2013）·Zbl 1397.92120号
[161] 彭，H。；夏，C。；王，Z。；朱，J。；张，X。；Sun，S。；Li，J.等人。；霍，X。；Li，X.，基于EEG的功能连接的多元模式分析：抑郁症识别研究，IEEE Access，792630-92641（2019）
[162] 佩雷达，E。；吉罗加·R·Q。；Bhattacharya，J.，神经生理学信号的非线性多变量分析，神经生物学进展，77，1-2，1-37（2005）
[163] 普福特谢勒，G。；Berghold，A.，计划自愿运动期间皮层激活的模式，脑电图和临床神经生理学，72，3，250-258（1989）
[164] 格特·普福特谢勒（Gert Pfurtscheller）；里布·R。；Keinrath，C。；弗里德曼，D。；Neuper，C。；古格，C。；Slater，M.，《从思想中行走》，《大脑研究》，1071，1，145-152（2006）
[165] 格特·普弗策勒；Neuper，C.，运动想象激活人类的主要感觉运动区，《神经科学快报》，239，2-3，65-68（1997）
[166] 普福特谢勒，G。；Neuper，C。；古格，C。；西哈卡姆。；拉莫瑟，H。；Schlögl，A。；Obermaier，B。；Pregenzer，M.，graz脑-计算机接口（BCI）研究的当前趋势，IEEE康复工程学报，8，2，216-219（2000）
[167] 普福特谢勒，G。；谢勒，R。；穆勒-普茨，G.R。；Lopes Da Silva，F.H.，幼稚受试者在暗示运动想象后的短暂脑状态，《欧洲神经科学杂志》，28，7，1419-1426（2008）
[168] 波罗，C.A。；塞托洛，V。；弗朗西斯卡托，M.P。；Baraldi，P.，运动成像期间初级运动皮层的同侧参与，《欧洲神经科学杂志》，12，8，3059-3063（2000）
[169] Principe，J.C.，《信息论学习：Rényi熵和核观点》，515（2010）·Zbl 1206.94003号
[170] 钱，Y。；Zhao，Y。；刘，F。；黄，X。；张，Z。；Mi，Y.，时滞和耦合强度对可激发均匀随机网络同步跃迁的影响，《非线性科学与数值模拟中的通信》，18，12，3509-3516（2013）·Zbl 1344.92021号
[171] 拉比诺维奇，M.I。；Muezzinoglu，M.K.，《大脑的非线性动力学：情绪和认知》，《物理学-乌斯佩基》，第53、4、357-372页（2010年）
[172] Ramoser，H.公司。；Müller-Gerking，J。；Pfurtscheller，G.，想象手部运动期间单次试验脑电图的最佳空间滤波，IEEE康复工程学报，8，4，441-446（2000）
[173] Rao，M。；塞思，S。；徐，J。；陈，Y。；塔加雷，H。；Príncipe，J.C.，基于广义相关函数的独立性测试，信号处理，91，1，15-27（2011）·Zbl 1203.94080号
[174] Rathee，D。；拉扎，H。；Prasad，G。；Cecotti，H.，电流源密度估计提高了电机-图像相关脑计算机接口的性能，IEEE神经系统与康复工程学报，25，12，2461-2471（2017）
[175] 任，S。；Li，J.等人。；塔亚，F。；DeSouza，J。；塔科尔，N.V。；Bezerianos，A.，复杂任务中人脑网络的动态功能分离和整合，IEEE神经系统与康复工程汇刊，25，6547-556（2017）
[176] 罗卡·D·拉；坎皮西，P。；Vegso，B。；塞尔蒂，P。；科兹曼，G。；巴比洛尼，F。；De Vico Fallani，F.，基于EEG频谱相干连接的人脑差异性，IEEE生物医学工程学报，61,92406-2412（2014）
[177] 罗杜，J。；克莱因，N。；Brincat，S.L。；Miller，E.K。；Kass，R.E.，《检测大脑区域之间的多元相互关系》，《神经生理学杂志》，120，4，1962-1972（2018）
[178] Roelfsema，P.R。；恩格尔，A.K。；科尼格，P。；Singer，W.，视觉运动整合与皮层区域之间的零时滞同步相关，《自然》，3856612157-161（1997）
[179] 奥斯瓦尔多·A·罗索。；布兰科，S。；约丹诺娃，J。；科列夫，V。；菲利奥拉，A。；Schürmann，M。；Ba ar，E.，《小波熵：分析短时脑电信号的新工具》，《神经科学方法杂志》，105，1，65-75（2001）
[180] O.A.Rosso。；马丁，麻省理工学院。；菲利奥拉，A。；凯勒，K。；Plastino，A.，使用基于小波的信息工具进行EEG分析，《神经科学方法杂志》，153，2，163-182（2006）
[181] 鲁比诺夫，M。；斯波恩斯，O.，《大脑连接的复杂网络测量：用途和解释》，NeuroImage，52，3，1059-1069（2010）
[182] Sakkalis，V.，《用EEG/meg测量大脑连通性的先进技术评估综述》，《生物和医学中的计算机》，41，12，1110-1117（2011）
[183] Salyers，J.B。；Dong，Y。；Gai，Y.，从单通道EEG解码手指运动的连续小波变换，IEEE生物医学工程学报，66，6，1588-1597（2019）
[184] 桑丁，S.B。；Ting，C.M。；Ombao，H。；Salleh，S.H.，有效大脑连接状态相关变化的统一评估框架，IEEE生物医学工程学报，64，4，844-858（2017）
[185] 圣塔玛利亚。；James，C.，关于运动成像任务中相位同步状态的存在，生物医学信号处理和控制，54，文章101630 pp.（2019）
[186] 圣塔玛利亚，I。；Pokharel，P.P。；Principe，J.C.，广义相关函数：盲均衡的定义、性质和应用，IEEE信号处理汇刊，54，6 I，2187-2197（2006）·Zbl 1374.94594号
[187] Sargolzaei，S。；卡布雷佐，M。；戈亚瓦拉，M。；Eddin，A.S。；Adjouadi，M.，《儿童癫痫的头皮脑电图脑功能连接网络》，《生物与医学中的计算机》，56，158-166（2015）
[188] Sarmukadam，K。；比特西卡，V。；夏普利，C.F。；麦克米兰，M.M.E。；Agnew，L.L.，比较患有自闭症的年轻男性的不同脑电图连接方法，行为大脑研究，383（2020）
[189] 沙克，B。；Weiss，S。；Rappelsberger，P.，《文字处理过程中的大脑信息传递：发生在何时何地，速度有多快？》？，人脑绘图，19，1，18-36（2003）
[190] 沙尔克，G。；麦克法兰。D.J。；Hinterberger，T。；北卡罗来纳州伯鲍默。；Wolpaw，J.R.，BCI2000：通用脑-计算机接口（BCI）系统，IEEE生物医学工程学报，51，6，1034-1043（2004）
[191] Schlögl，A.，脑电图和自适应自回归模型：理论和应用（2000），Shaker
[192] Schreiber，T.，《测量信息传递》，《物理评论快报》，85，2，461-464（2000）
[193] Sideridis，G。；西蒙斯，P。；Papanicolaou，A。；Fletcher，J.，《使用结构方程建模来评估大脑中的功能连接：力量和样本量的考虑》，教育和心理测量，74，5733-758（2014）
[194] Skidmore，F。；科伦凯维奇，D。；刘，Y。；He，G。；E.布尔摩尔。；Pardalos，P.M.，《基于帕金森fMRI数据小波相关分析的连通性脑网络》，《神经科学快报》，499，1，47-51（2011）
[195] 所罗门，J.P。；Kraeutner，S.N。；巴杜维尔，T。；Boe，S.G.，《探索运动想象中运动抑制的时间动力学》，《大脑研究》，1720年6月，第146310条，pp.（2019）
[196] 宋，L。；Epps，J.，脑机接口的EEG分类：动态系统特征的学习最优滤波器，计算智能和神经科学，2007（2007）
[197] Spiegler，A。；格雷曼，B。；Pfurtscheller，G.，舌运动成像过程中不同运动区域之间的相位耦合，《神经科学快报》，369，1，50-54（2004）
[198] 孢子，奥拉夫；Chialvo，D.R。；凯泽，M。；Hilgetag，C.C.，复杂脑网络的组织、发展和功能，认知科学趋势，8，9，418-425（2004）
[199] 孢子，O。；托诺尼，G。；Edelman，G.M.，《连通性和复杂性：神经解剖学和脑动力学之间的关系》，《神经网络》，13，8-9，909-922（2000），爱思唯尔科学有限公司
[200] Stam，C.J.，《EEG和MEG的非线性动力学分析：新兴领域综述》，《临床神经生理学》，116，10，2266-2301（2005），Elsevier
[201] 科内利斯·J·斯塔姆。；Breakspear，M。；Van Cappellen Van Walsum，A.M。；Van Dijk，B.W.，健康受试者EEG和全脑MEG记录中的非线性同步，人脑映射，19，2，63-78（2003）
[202] 科内利斯·J·斯塔姆。；诺尔特，G。；Daffertshofer，A.，相位滞后指数：从多通道EEG和MEG评估功能连通性，减少常见来源的偏差，人脑绘图，28，11，1178-1193（2007）
[203] 斯塔姆·C·J。；van Straaten，E.C.W.，《生理脑网络的组织》，《临床神经生理学》，第123、6、1067-1087页（2012年）
[204] 斯塔姆·C·J。；Van Dijk，B.W.，《同步可能性：多元数据集广义同步的无偏测量》，《物理D：非线性现象》，163，3-4，236-251（2002）·Zbl 0986.37074号
[205] 孙，Y。；徐，C。；李·G。；徐伟（Xu，W.）。；Kong，J。；江，D。；陶，B。；Chen，D.，基于非冗余肌电信号的智能人机交互，AlexandRia Engineering Journal，59，3，1149-1157（2020）
[206] 塔斯，P。；Rosenblum，M.G。；韦勒，J。；Kurths，J。；Pikovsky，A。；沃克曼，J。；Schnitzler，A。；Freund，H.J.，《从噪声数据中检测n:m锁相：在脑磁图中的应用》，《物理评论快报》，81，15，3291-3294（1998），《世界科学》
[207] Telesford，Q.K。；辛普森，S.L。；Burdette，J.H。；南部早坂。；Laurinti，P.J.，《大脑作为一个复杂系统：使用网络科学作为理解大脑的工具》，brain Connectivity，1，4295-308（2011）
[208] Tirsch，W.S。；斯图德·P。；Scherb，H。；Keidel，M.，人脑非线性动力学的时间顺序，《大脑研究评论》，45，2，79-95（2004）
[209] Tognoli，E。；Kelso，J.A.S.，《大脑协调动力学：相位同步和亚稳态的真假面》，《神经生物学进展》，第87、1、31-40页（2009年）
[210] 托利奇，M。；Jović，F.，用神经网络对小波变换脑电图信号进行分类，用于想象的心理和运动任务，运动学，45，1，130-138（2013）
[211] 津本，S。；Shibusawa，S。；岩马，S。；Hayashi，M。；Okuyama，K。；北水口市。；加藤，K。；Ushiba，J.，《使用共同平均参考和大拉普拉斯空间滤波器增强内在感觉运动活动中的EEG信噪比》，《神经科学方法杂志》，3532020年，第109089页，（2021）
[212] Tzovara，A。；Murray，M.M。；普洛普，G。；Herzog，M.H。；米歇尔，C.M。；De Lucia，M.，基于电压拓扑图从单次试验EEG反应中解码刺激相关信息，模式识别，45，6，2109-2122（2012）
[213] Uhlhaas，P.J。；Pipa，G。；利马，B。；梅洛尼，L。；Neuenschwander，S。；Nikolić，D。；Singer，W.，《皮层网络中的神经同步：历史、概念和现状》，《综合神经科学前沿》，2009年7月3日，第1-19页
[214] 瓦雷拉，F。；Lachaux，J.P。；罗德里格斯，E。；Martinerie，J.，《大脑网络：相位同步和大规模整合》，《自然评论神经科学》，第2期，第4期，第229-239页（2001年）
[215] 瓦尔塞希，H。；Firoozabadi，S.M.P.，使用格兰杰因果关系的基于运动图像的脑-计算机接口和神经反馈的EEG通道选择方法，神经网络，133193-206（2021）
[216] Vasicek，O.，《基于样本熵的正态性检验》，《皇家统计学会杂志》。B系列统计方法，38，1，54-59（1976），http://www.jstor.org/stable/2984828 ·兹比尔0331.62031
[217] 维森特，R。；Gollo，L.L。；米拉索，C.R。；费舍尔，I。；Pipa，G.，尽管传导延迟较长，但动态中继可以产生零时滞神经元同步，美国国家科学院学报，105，44，17157-17162（2008）
[218] 维多尔，D。；亨特，L.T。；Quinn，A.J。；亨特，B.A.E。；布鲁克斯，M.J。；诺布尔，A.C。；Woolrich，M.W.，自发皮层活动瞬间组织成特定频率的相耦合网络，《自然通讯》，9，1（2018）
[219] 冯布诺，P。；梅内克，F.C。；基拉利，F.C。；Müller，K.R.，《在多元时间序列中寻找平稳子空间》，《物理评论快报》，103，21，第214101页，（2009）
[220] 瓦尔登，A.T。；Contreras Cristan，A.，相位校正非抽取离散小波包变换及其在解释事件时间上的应用，英国皇家学会学报A：数学、物理和工程科学，45419762266（1998）·Zbl 1055.62550号
[221] 王，H.E。；贝纳尔，C.G。；Quilichini，P.P。；Friston，K.J。；Jirsa，V.K。；Bernard，C.，《功能连通性测量的系统框架》，《神经科学前沿》，8，DEC，405（2014）
[222] Wang，J。；Z.Feng。；卢，N。；Luo，J.，《利用发散法进行脑电信号分类的最优特征和时间段选择》，生物与医学中的计算机，97，161-170（2018）
[223] Wang，J。；Z.Feng。；任，X。；卢，N。；罗，J。；Sun，L.，基于运动图像的脑电数据分类的特征子集和时间段选择，生物医学信号处理和控制，61（2020）
[224] 王毅军；洪，B。；高，X。；Gao，S.，运动皮层相位同步测量用于运动成像期间单次试验脑电图分类，（医学和生物ieee工程年度国际会议-会议记录（2006）），75-78
[225] 王一峰；黄，X。；杨，X。；杨琼。；王，X。；诺瑟夫，G。；Pang，Y。；王，C。；崔，Q。；Chen，H.，大脑信号的低频锁相有助于有效的面部识别，《神经科学》，422172-183（2019）
[226] 魏强。；Wang，Y。；高，X。；Gao，S.，基于EEG的脑-计算机接口特征提取的振幅和相位耦合测量，《神经工程杂志》，4，2，120-129（2007）
[227] Wendling，F。；安萨里·阿斯尔，K。；巴托洛梅，F。；Senhadji，L.，《从EEG信号到大脑连通性：基于模型的相互依赖性评估》，《神经科学方法杂志》，183，1，9-18（2009）
[228] 维布拉尔，M。；宾夕法尼亚州。；Priesemann，V。；Siebenhühner，F。；Seiwert，H。；林德纳，M。；Lizier，J.T。；Vicente，R.，《衡量信息传输延迟》，《公共科学图书馆·综合》，第8卷，第2卷，第e55809页（2013年）
[229] 维布拉尔，M。；拉姆，B。；里德，M。；林德纳，M。；维森特，R。；Kaiser，J.，《脑磁图数据中的传递熵：量化皮层和小脑网络中的信息流》，《生物物理和分子生物学进展》，105，1-2，80-97（2011）
[230] 维布拉尔，M。；维森特，R。；Lindner，M.，神经科学中的传递熵，3-36（2014）
[231] Wierzgała，P。；扎帕·D·。；Wojcik，G.M。；Masiak，J.，运动图像BCI中最流行的信号处理方法：综述和荟萃分析，神经信息学前沿，12，78（2018）
[232] 威瑟姆，C.L。；王，M。；Baker，S.N.，体感区域的细胞与猴子运动皮层的β振荡显示同步，《欧洲神经科学杂志》，26，9，2677-2686（2007）
[233] Wolpow，J.R。；北卡罗来纳州伯鲍默。；McFarland，D.J。；普弗茨切勒，G。；Vaughan，T.M.，用于通信和控制的大脑-计算机接口，临床神经生理学，113，6，767-791（2002）
[234] 谢浩。；卡尔霍恩，V.D。；Gonzalez-Castillo，J。；Damaraju，E。；米勒，R。；Bandettini，P.A。；Mitra，S.，《全脑连接动力学反映了任务特定和个体特定调制：一项多任务研究》（NeuroImage，第180卷（2018年），学术出版社），495-504
[235] 徐，J.W。；Bakardjian，H。；Cichocki，A。；Principe，J.C.，多通道信号的一种新的非线性相似性度量，神经网络，21，2-3，222-231（2008）·Zbl 1254.94019号
[236] 徐，L。；张，H。；Hui，M。；长，Z。；Z.Jin。；刘，Y。；姚，L.，《运动执行与运动想象：基于图论的功能连接模式比较》，《神经科学》，第261期，第184-194页（2014年）
[237] 袁，H。；He，B.，《使用感觉运动节奏的大脑-计算机接口：当前状态和未来展望》，IEEE生物医学工程学报，61，5，1425-1435（2014），IEEE计算机学会
[238] Zalesky，A。；Fornito，A。；Bullmore，E.，《关于使用相关性作为网络连通性的衡量标准》，NeuroImage，60，4，2096-2106（2012）
[239] Zalesky，A。；Fornito，A。；Cocchi，L。；Gollo，L.L。；Breakspear，M.，《时间分辨静止状态大脑网络》，美国国家科学院学报，111，28，10341-10346（2014）
[240] Zanon，M。；Borgomaneri，S。；Avenanti，A.，下额叶皮层有效连接中与动作相关的动态变化：TMS/EEG协同登记研究，cortex，108，193-209（2018）
[241] Zhang，Y。；Nam，C.S。；周，G。；Jin，J。；王，X。；Cichocki，A.，运动图像BCI的时间约束稀疏组空间模式，IEEE控制论汇刊，49，9，3322-3332（2019）
[242] Zhang，Y。；周，G。；Jin，J。；王，X。；Cichocki，A.，《利用稀疏滤波带优化基于运动图像的脑-计算机接口的空间模式》，《神经科学方法杂志》，255，85-91（2015）
[243] Zink，N。；Mückschel，M。；Beste，C.，静息状态脑电图动力学揭示了网络组织的差异及其频带之间的波动，神经科学，453，43-56（2020）
[244] Z.自强。；Puthusserypady，S.，使用经验模式分解分析精神分裂症EEG同步性，（2007年第15届数字信号处理国际会议，DSP 2007（2007）），131-134
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。