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A Fast and Reliable Method for Simultaneous Waveform, Amplitude and Latency Estimation of Single-Trial EEG/MEG Data

机译：快速可靠的单次EEG / MEG数据同时波形，幅度和时延估计方法

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摘要

The amplitude and latency of single-trial EEG/MEG signals may provide valuable information concerning human brain functioning. In this article we propose a new method to reliably estimate single-trial amplitude and latency of EEG/MEG signals. The advantages of the method are fourfold. First, no a-priori specified template function is required. Second, the method allows for multiple signals that may vary independently in amplitude and/or latency. Third, the method is less sensitive to noise as it models data with a parsimonious set of basis functions. Finally, the method is very fast since it is based on an iterative linear least squares algorithm. A simulation study shows that the method yields reliable estimates under different levels of latency variation and signal-to-noise ratioÕs. Furthermore, it shows that the existence of multiple signals can be correctly determined. An application to empirical data from a choice reaction time study indicates that the method describes these data accurately.
机译：单次EEG / MEG信号的振幅和潜伏期可能提供有关人脑功能的有价值的信息。在本文中，我们提出了一种可靠地估计EEG / MEG信号单次振幅和潜伏期的新方法。该方法的优点有四方面。首先，不需要先验指定的模板功能。其次，该方法允许多个信号，这些信号的幅度和/或等待时间可以独立变化。第三，该方法对噪声不太敏感，因为它使用一组简约的基函数对数据进行建模。最后，该方法非常快速，因为它基于迭代线性最小二乘算法。仿真研究表明，该方法在不同的潜伏期变化和信噪比Õs下得出可靠的估计。此外，它表明可以正确确定多个信号的存在。选择反应时间研究对经验数据的应用表明，该方法可准确描述这些数据。

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