Die dynamische Komplexität des menschlichen Elektroenzephalogramms. Das EEG des Menschen stellt eine klassische Methode nichtinvasiver neurologischer Diagnostik dar. Die kombinierte Aktivität vieler zehntausender von Pyramidenneuronen des Cortex cerebri zeichnet sich auf der Schädeloberfläche in Form meßbarer elektrischer Felder ab. Diese sind zwar zeitlich hochvariabel aber keineswegs völlig regellos. Inwieweit hat besagte Variabilität tatsächlich etwas mit psychologisch oder biologisch definierten Zuständen zu tun? Welcher Art ist die Variabilität, d.h. welche mathematischen Modelle kann man zu ihrer Charakterisierung heranziehen? Diese Fragen werden in der vorliegenden Arbeit anhand von EEG-Datensätzen und Modellsystemen untersucht. Stichwörter: Nichtlineare / lineare Signalanalyse, FFT, Entropie, Chaos, EEG, Transinformation, Vorhersagbarkeit, Informationstheorie.
The dynamical complexity of the human electroencephalogram. Electroencephalography is a classical noninvasive method in the field of neurology. The combined activity of several tens of thousands of pyramidal cells of the cortex produces time-variable electrical potentials on the scalp that can be measured by means of surface electrodes. Although highly variable, these potentials are by no means purely stochastic. How can one correlate psychological or biological states with the EEG time-pattern? Are there adequate ways to model and analyse the EEG signals? These questions will be addressed in the book by comparing the dynamical qualities of EEG and artificial model signals.
Keywords: Nonlinear / linear time series analysis, FFT, entropy, chaos, EEG, mutual information, predictability, information theory.
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