Link Search Menu Expand Document

アンダーソンBDO、ムーアJB(1979)最適フィルタリング。 Englewoodの崖、NJ: トレンティーホール

Arranz MA Portmanteau タイムシリーズのテスト統計. パッケージ.tol-project.org 利用できる: http://packages.tol-project.org/docs/ndmtest.pdf.

Astolfi L、Cincotti F、マティアD、マルシャニMG、Baccala L、Vico Fallani F de, Salinari S, Ursino M, Zavaglia M, Ding L, Edgar JC, Miller G, A, 彼 B、Babiloni F(2007年)

異なる相関関係推定者の比較 高解像EEG記録。 人間の脳マッピング 28:143-57

Baccalá LA, 鮫島K (2001) 部分的な指示された一貫性: 新しいコンセプト 神経構造の決定で。 生物的サイバーネティックス 84:463-74

Baccalá LA, 鮫島K (2007) 一般化された部分的な指示された一貫性 デジタル信号処理、2007年 第15回IEEE国際会議、 p. 163–166.(日)

Barone P (1987) 独立した実現を生成するための方法 多variateの正常な静止したおよび可逆性のARMA (p、q)プロセス。 J.J.(日本) 統計情報 計算。シミュラ。 8:273-83

ベルAJ、Sejnowski TJ(1995) 情報を最大限に活用するアプローチ 盲目の分離および盲目のdeconvolution。 神経計算 7:1129–1159

Benjamini Y, ホークベルクY (1995) 誤った発見率を制御する: a 複数のテストへの実用的で、強力なアプローチ。 ジャーナル ロイヤル統計協会.

シリーズB(方法論) 57:289-300

Blinowska K、Kaminski M (2006)による多変流信号の分析 B. Schelter、M. Winterhalder、およびJ. Timmer、edsのパラメトリック モデル。 タイムシリーズのハンドブック

分析 Wiley、Wienheim。

Bresssler SL, Richter CG, Chen Y, Ding M (2007) 光学機能 ローカルフィールドのオートレグレッシブモデリングからネットワーク組織 潜在的な振動。

薬の統計量 26:3875–3885

ブレスラーSL、セスAK(2010) ウィナー・レンジャー 死亡率: よく確立される 方法論。 NeuroImage

Brillinger DR(2001) タイムシリーズ:データ解析と理論。 サイアム。

Bullmore E, Sporns O (2009) 複雑な脳ネットワーク: グラフ理論 構造・機能系システムの解析 ネイチャーレビュー。 神経科学 10:186-98

Burg JP (1967) 最大エントロピー分析 37th Ann. Int. 会います。, Soc. Explor.Geophys. オクラホマシティ、OK、アメリカ。

Burg JP (1975) 最大エントロピー分析 米国・スタンフォード: スタンフォード大学プレス

Buzsaki G (2006) 脳のリズム. 米国オックスフォード大学プレス

チャットフィールドC (1989) タイムシリーズの分析: 導入 4th ed. チャップマン&ホール

陳Y、ブレスラーSL、Ding M (2006)の周波数分解 条件付き 多変種ニューラルへの造粒性および適用 潜在的なデータ。 ジャーナル

神経科学方法 150:228-37

Deshpande G, LaConte S, James GA, Peltier S, Hu X (2009) (a) 多変量体 fMRIデータの解析 人間の脳のマッピング 30:1361-73

Deshpande G、Sathian K、Hu X(2009)(b) 変異性分散性の影響 fMRIのGRANGERの因果性分析。 NeuroImage

Dhamala M, Rangarajan G, Ding M (2008) 情報の流れを分析する 比類のない造粒性を伴った脳ネットワーク。 NeuroImage 41:354-62

Ding MZ、ブレスラーSL、Yang WM、Liang HL (2000) (a) ショートウィンドウスペクトル 適応多変種による相性イベント関連の可能性の分析 自動回帰

モデリング: データ処理、モデル検証、分散性 評価。 生物学的サイバーネティックス 83:35-45

Ding M、ブレスラーSL、ヤンW、リアンH(2000)(b) ショートウィンドウスペクトル 適応多変種による相性イベント関連の可能性の分析 自動回帰

モデリング:データの事前処理、モデル検証、および分散性 評価。 バイオル。 サイバーン。 83:35-45

Ding M、Chen Y、Bressler SL (2006) 造粒性: 基本理論と B. Schelter、M. Winterhalder、J.における神経科学への応用 ティマー, eds. ハンドブック

タイムシリーズ分析 Wiley、Wienheim。

Efron B、Tibshirani RJ (1994) ブーツストラップ入門: 統計および応用確率に関するモノグラフ。 チャプマンとホール/CRC

Eichler M (2006年) (a) ダイナミックな関係のグラフィックモデリング B. Schelter、M. Winterhalder、およびJ. Timmerの多変量的な時間シリーズ、 ツイート 時間のハンドブック

シリーズ分析 Wiley、Wienheim。

Eichler M (2006年) (b) 情報の流れの評価について 転送機能による多変量システム。 生物科学 サイバーネティックス 94:469-82の

Fitzgibbon SP, Powers DMW, Pope KJ, Clark CR (2007) EEGノイズの除去 そして盲目の源の分離を使用してアーティファクト。 臨床ジャーナル 神経生理学:

アメリカの公式出版物

電気脳学会 24:232-43

Florian G、Pfurtscheller G (1995)の動的スペクトル解析 イベント関連のEEGデータ。 脳波と臨床 神経生理学 95:393–396

フローリン E, 総体 J, Pfeifer J, Fink GR, ティマーマン L (2010) の効果の グランガーの因果性に基づく多変性因性測定のろ過。 NeuroImage

50:577-88

Geweke J (1982) 線形依存との間のフィードバックの測定 複数の時間シリーズ。 アメリカ統計協会のジャーナル 77:304–313

Grager CWJ(1969年)エコノメトリモデルによる因果関係の調査 そして交差スペクトル方法。 エコノメトリカ:エコノメトリのジャーナル 社会招聘

37:424-438

Haufe S, 富岡 R, ノルテ G (2010) スパース間の接続をモデリング EEG/MEG の脳情報源を根本化。 生物医学工学:1-10

Holroyd CB、Coles MGH (2002)人間の間違いの処理の神経低音: 強化学習、ドーパミン、およびエラー関連ネガティブ。

心理的レビュー 109:679 -709

Hui HB, Leahy RM (2006) 線形に制約された MEG MVAR用ビームフォーマー 第3回IEEE国際シンポジウムにおけるCortical Interactionsのモデリング

バイオメディカル イメージング:ナノIEEE、p.237-240へのマクロ。

ヤンセンBH、ボーンJR、ウォードJW(1981) 短距離の連続推定 コンピュータ化されたEEGの分析のための区分のスペクトル。 IEEE 取引 バイオメディカル

工学 28:630-8

Kaminski M (1997) 生物医学研究におけるマルチチャネルのデータ解析 複雑なシステムを理解する, 脳コネクティビティシリーズのハンドブック

Berlin/Heidelberg: Springer、p. 327-355。

Kaminski M、Ding M、Truccolo WA、ブレスラーSL(2001) 原因評価 神経系における関係: グランガーの因果性、指示された移動 機能と統計

意義の評価。 生物学的サイバーネティックス 85:145–157

Kaminski M, Blinowska K (1991年) 説明の新しい方法 脳構造における情報の流れ 生物多様性 65:203–210

Kenet T, Arieli A, Tsodyks M, Grinvald A (2005年) は単相性 ナルソン・ソリストまたは巨大なオーケストラの従順なメンバーですか? J.で。 L. ヴァンヘムン&

T. J. Sejnowski, eds. 23 システム神経科学オックスフォードの問題 アメリカ大学プレス

Korzeniewska A (2003) 情報の流れの方向の決定 修正された指示された転送機能(ddtf)方法による脳構造。 ジャーナル

神経科学法 125:195-207

Korzeniewska A, Crainiceanu M, Kus R, Franaszczuk P, クローンN (2008) 脳電気活動におけるイベント関連性の動的化 ヒューマン 脳マッピング

29:1170–1192

Luu P、Tutcker DM、Makeig S (2004)の正面の中間線のthetaおよび エラー関連の否定:行動の神経生理学的メカニズム 規制。 臨床検査

神経生理学:国際連合会の公式ジャーナル 臨床神経生理学 15:1821-35

Lütkepohl H (2006) 複数の時間シリーズ分析の新しい導入。 ベルリン、ドイツ:スプリングー。

マープルS(1987)アプリケーションを用いたデジタルスペクトル解析 エングルウッド クリフ、NJ:ペンティーホール。

ミッシェルCM、マレーMM、ランツG、ゴンザレスS、Spinelli L、グレーブデPeralta R (2004) EEG の源のイメージ投射。 臨床神経生理学 115:2195–2222

Mognon A、Jovicich J、ブルーツゾンL、Buiatti M(2010) ADJUST: 自動 空間および気道の接合箇所の使用に基づくEEGのartifactの探知器 特徴。

心理生理学:1-12

Mullen, T., Delorme, A., Kothe, C., Makeig, S (2010) An 電気生理学 EEGLABの情報フローツールボックス 社会招聘 Neuroscience 2010, サンディエゴ, CA

Neumaier A, シュナイダーT (2001) パラメータとeigenmodesの推定 多変種自動回帰モデル。 数学上のACM取引 ソフトウェア

(トムス) 27:27–57

Nolte G、Bai O、Wheaton L、Mari Z、Vorbach S、Hallett M(2004) imaginaryを使用してEEGデータから真の脳の相互作用を特定する 一貫性のある部分。 臨床検査

神経生理学:国際連合会の公式ジャーナル 臨床神経生理学 115:2292-307

Onton J、Makeig S(2009)の高周波ブロードバンド変調 電脳光スペクトラ。 人間の神経科学のフロンティア 3:61

真珠 J (2000) 因性: モデル, 理由, 推論. ケンブリッジ 大学プレス

真珠 J (2009) 因性: モデル, 共鳴と推論 2nd ed. ニュース ニューヨーク、ニューヨーク、アメリカ:ケンブリッジ大学プレス。

Pereda E、Quiroga RQ、Bhattacharya J (2005) 非線形多変量体 神経生理学的信号の解析 神経生物学の進歩 77:1-37

ロジェ・C・ベナー・CG・ヴィダル・F・ハスブルック・T・バール・B(2010年) ロストラル ゾーンと正しい応答監視:ICAとソース ローカリゼーションの証拠

正しいと誤りのユニシティ。 NeuroImage 51:391-403

Schelter B、Winterhalder M、Eichler M、Peifer M、Hellwig B、Guschlbauer B、Lucking CH、Dahlhaus R、Timmer J(2005)(a) 監督のためのテスト 中の影響

部分的な指示された一貫性を使用して神経信号。 J. Neurosci.(練語版) メソッド 152:210-219

Schelter B、Winterhalder M、Timmer J eds。 (2006) タイムシリーズのハンドブック 分析:最近の理論的発達とアプリケーション1st ed。 ウィリー。

Schelter B, Timmer J, Eichler M (2009年) 強度を評価 再正規化された部分を使用してニューラル信号間の指示された影響 指示された一貫性。 セミナー

神経科学の方法 179:121-30

Schelter B、Winterhalder M、Eichler M、Peifer M、Hellwig B、Guschlbauer B、Lücking CH、Dahlhaus R、Timmer J (2005) (b) 監督のためのテスト 中の影響

部分的な指示された一貫性を使用して神経信号。 神経科学ジャーナル 方法 152:210-9

Schlögl A (2000) 脳波と適応性 自動回帰モデル:理論と応用。 博士論文。

Schlögl A (2006) 多変種オートレグレッシブ推定者の比較。 信号処理 86:2426-2429

Schlögl A, Supp G (2006) イベント関連のEEGデータを分析する 多variateのオートレグレッシブ変数。 脳研究の進歩 159:135–147

シュナイダーT、Neumaier A(2001)アルゴリズム808:ARfit—マットパッケージ 多variate の変数そして eigenmodes の推定のため 自動回帰モデル。

数学ソフトウェア上のACMトランザクション 27:58-65

Seth AK(2005年) 進化したニューラルネットワークの因果接続 行動。 ネットワーク(ブリストル、イングランド) 16:35-54

Seth AK(2010年) グランガー・キャサ接続用MATLABツールボックス 分析。 神経科学の方法ジャーナル 186:262-73

Sommerlade L、Henschel K、Wohlmuth J、Jachan M、Amtage F、Hellwig B、 ルーキング・CH、ティマー・J、Schelter B(2009年) 時差推定 指示された影響

Parkinsonianの振戦の間に。 生理学会-Paris

Supp GG、Schlögl A、Trujillo-Barreto N、Muller MM、Gruber T(2007) ヒトオブジェクト認識時の直角情報フロー: 分析 誘発 EEG

脳の領域におけるガンマ・バンド応答。 PLoS 1 2:684

Theiler J (1992) 時系列の非線形性のテスト: 方法 データを監視します。 物理D:非線形現象58:77-94

Valdés-Sosa P a, Sánchez-Bornot JM、Lage-Castellanos A, ベガ・ヘルナンデス M、Bosch-Bayard J、Melie-García L、カネレス-Rodríguez E(2005)見積もり 脳アーキテクチャ

Sparseの多変性の自動回帰を用いる機能結合。 ロンドン王立協会の哲学的取引。 シリーズB 生物科学 360:969-81

王 X, 陳 Y, ブレスラー SL, Ding M (2007) 造粒機間 複数の独立性 神経生物学的時間シリーズ:Blockwise Versus ペアウェイト

メソッド。 神経系国際ジャーナル 17:71

王X、陳Y、Ding M (2008年) の後でGrangerの因果性を推定して下さい stimulusのオンセット:注意深いノート。 NeuroImage41:767-76

Weiner N (1956) E. F. Beckenbachの予測理論, ed. Modern エンジニアのための数学 ニューヨーク、ニューヨーク、アメリカ:McGraw-Hill。

Yordanova J、Falkenstein M、Hohnsbein J、Kolev V (2004) 並列システム 脳内のエラー処理。 NeuroImage 22:590-602

Zetterberg LH(1969年) 線形差分パラメータの推定 EEG分析への適用との等。 数学的バイオサイエンス 5:227–275