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  High Gamma-Power Predicts Performance in Brain-Computer Interfacing

Grosse-Wentrup, M., & Schölkopf, B.(2012). High Gamma-Power Predicts Performance in Brain-Computer Interfacing (3). Tübingen, Germany: Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme.

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TR-IntSys-003.pdf (Verlagsversion), 2MB
Name:
TR-IntSys-003.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Grosse-Wentrup, M1, Autor           
Schölkopf, B1, Autor           
Affiliations:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, DE, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Subjects operating a brain-computer interface (BCI) based on sensorimotor rhythms exhibit large variations in performance over the course of an experimental session. Here, we show that high-frequency gamma-oscillations, originating in fronto-parietal networks, predict such variations on a trial-to-trial basis. We interpret this finding as empirical support for an in uence of attentional networks on BCI-performance via modulation of the sensorimotor rhythm.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2012-02
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: Tübingen, Germany : Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: Reportnr.: 3
BibTex Citekey: GrosseWentrupS2012
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Technical Report
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Tübingen, Germany : Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1 - 14 Identifikator: -