Bivariate Signalanalyse

Bei der bivariaten Signalanalyse geht es darum, Aussagen über die großflächige Zusammenarbeit von verschiedenen Verarbeitungszentren des Gehirns zu machen. Beispiele dafür sind, wie verschiedene Aspekte der visuellen Wahrnehmung, die in abgegrenzten Hirnarealen verarbeitet werden, schließlich zu einem kohärenten Gesamtbild synchronisiert werden; oder wie Top-Level-Prozesse wie Erwartung oder Konzentration bestimmte Aspekte von Low-Level-Prozessen des Sehens beeinflussen. EEG ist dafür geeignet, um Aktivitäten in entfernten Hirnregionen zu messen; wie macht man nun Sinn aus den Messungen, was Korrelation (und möglicherweise auch Kausalität) betrifft?
Im Folgenden werden einige nützliche Konzepte und Tools für diese Zwecke vorgestellt.

Lokalisierung der Signalquelle (source localization)

In diesem Beitrag geht es um die schwierige Aufgabe, die Quellen von EEG-Signalen im Gehirn auszumachen, also zu bestimmen, welche Areale zu welchen Pegeln beigetragen haben. Es werden zwei generelle mögliche Lösungsrichtungen (vorwärts und invers) und eine spezielle Technik zur gerichteten Signalverstärkung (Beamforming) erläutert.

Lokalisation ist hier ein schweres Unterfangen, denn bekanntermaßen

Fortgeschrittene Spektralanalyse

In diesem Eintrag möchte ich zwei fortgeschrittenere Methoden der Spektralanalyse vorstellen (Welch’s Method und Multitapering), sie erläutern und Vor- und Nachteile aufführen und abschließend bemerken, in welcher Situation welche besser geeignet ist.