The advancement of time-variant and non-linear methods for describing directed effective connectivity in interaction networks. Applications to the investigation of EEG and fMRI signals

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Der vorliegende Projektantrag hat die Entwicklung und Anwendung multivariater Spektralanalyseverfahren zum Ziel. Anwendungsgebiete sind hochdimensinale Elektro- und Magnetoenzephalogramme (EEG/MEG) kognitiver Prozesse. Da zur Analyse solcher Prozesse die Interaktion verschiedener Hirnareale von besonderer Bedeutung ist, stehen die Entwicklung bzw. Weiterentwicklung von Verfahren zur Detektion und Beschreibung von Synchronisationsprozessen im Vordergrund. Aufgrund der hohen Dynamik kognitiver Prozesse kann dabei nicht von stationären Signalen ausgegangen werden. Die zu entwickelnden Verfahren müssen deshalb zeitlich- hochaufgelöste Schätzungen liefern. Die methodischen Aufgabenstellungen gliedern sich in drei Schwerpunkte. Zur Quantifizierung komplexer Synchronisationsprozesse mit mehr als zwei Signalkomponenten sollen adaptive Matrix-Kohärenzen entwickelt werden. Weiterhin sollen adaptive Verfahren konstruiert werden, die kausale Zusammenhänge der Signalkomponenten charakterisieren. Methodische Grundlage ist eine lokal-stationäre AR-Modellierung. Drittens werden dynamische Kenngrößen zur Beschreibung komplexer Phasensynchronisationen auf der Basis der Gabor-Erweiterung entwickelt.