Abstract: P. beim Graben, A. Hutt (2014)

Philosophical Transactions of the Royal Society A, 373(2034), 20140089p. (2014) DOI:10.1098/rsta.2014.0089

Detecting event-related recurrences by symbolic analysis: Applications to human language processing

Quasi-stationarity is ubiquitous in complex dynamical systems. In brain dynamics, there is ample evidence that event-related potentials (ERPs) reflect such quasi-stationary states. In order to detect them from time series, several segmentation techniques have been proposed. In this study, we elaborate a recent approach for detecting quasi-stationary states as recurrence domains by means of recurrence analysis and subsequent symbolization methods. We address two pertinent problems of contemporary recurrence analysis: optimizing the size of recurrence neighbourhoods and identifying symbols from different realizations for sequence alignment. As possible solutions for these problems, we suggest a maximum entropy criterion and a Hausdorff clustering algorithm. The resulting recurrence domains for single-subject ERPs are obtained as partition cells reflecting quasi-stationary brain states.

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