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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Directed Transfer Function: Unified Asymptotic Theory and Some of Its Implications

Texto completo
Autor(es):
Baccala, Luiz A. ; Takahashi, Daniel Y. ; Sameshima, Koichi
Número total de Autores: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: IEEE Transactions on Biomedical Engineering; v. 63, n. 12, p. 2450-2460, DEC 2016.
Citações Web of Science: 5
Resumo

Objective: To present a unified mathematical derivation of the frequency-dependent asymptotic behavior of the three main forms of directed transfer function (DTF). Methods: A synthesis of the results (proved in an extended Appendix) is followed by a series of Monte Carlo simulations of representative examples. Results: DTF estimators are asymptotically normal when the true values are different from zero. Under the null hypothesis H-0 : DTF = 0, the estimator is distributed as a linear combination of independent chi(2)(1) variables. Conclusions: Null DTF rejection is shown to be achievable with identical performance irrespective of which DTF form is adopted. Significance: Together with recent allied partial directed coherence results, this paper rounds up connectivity inference tools for a class of frequency-domain connectivity estimators. (AU)

Processo FAPESP: 05/56464-9 - Centro de Imagem em Neurociências da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo
Beneficiário:Giovanni Guido Cerri
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Programa CINAPCE - Temático
Processo FAPESP: 08/08171-0 - Modelagem de populações de neurônios por sistemas markovianos de muitos componentes com interações de alcance variável
Beneficiário:Daniel Yasumasa Takahashi
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado