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Conventional and wavelet coherence applied to sensory–evoked electrical brain activity

Klein, Alexander ; Sauer, Tomas ; Jedynak, Andreas ; Skrandies, Wolfgang

Originalveröffentlichung: (2006) IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 53 (2006) 2, S. 266-272
pdf-Format: Dokument 1.pdf (636 KB)

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Freie Schlagwörter (Englisch): coherence , EEG topography , Fourier transform , learning , wavelet analysis
Universität Justus-Liebig-Universität Gießen
Institut: Mathematisches Institut, Physiologisches Institut
Fachgebiet 1: Mathematik
Fachgebiet 2: Medizin
DDC-Sachgruppe: Mathematik
Dokumentart: ResearchPaper (Forschungsbericht, Arbeitspapier)
Sprache: Englisch
Erstellungsjahr: 2006
Publikationsdatum: 29.04.2009
Kurzfassung auf Englisch: The use of coherence is a well–established standard approach for the analysis of biomedical signals. Being entirely based on frequency analysis, i.e., on spectral properties of the signal, it is not possible to obtain any information about the temporal structure of coherence which is useful in the study of brain dynamics, for example. Extending the concept of coherence as a measure of linear dependence between realizations of a random process to the wavelet transform, this paper introduces a new approach to coherence analysis which allows to monitor time–dependent changes in the coherence between electroencephalographic (EEG) channels. Specifically, we analyzed multichannel EEG data of 26 subjects obtained in an experiment on associative learning, and compare the results of Fourier coherence and wavelet coherence, showing that wavelet coherence detects features that were inaccessible by application of Fourier coherence.