Akkurate Parametrisierung und Dekomposition von Gehirnaktivität stellen bedeutende ingenieurtechnische Fragestellungen durch die Neurowissenschaften dar. Gehirnaktivität ist von einer Vielzahl von neuronalen Quellen generiert. Hinzu kommt, dass gemessene Signale durch Rauschen aus biologischen und technischen Quellen beeinträchtigt sind. Mit der Absicht neue Einsicht in die Funktionsweise des Gehirns zu gewinnen, werden in dieser Arbeit eine neue Strategie der topographischen Analyse und eine neue Methode für die geeignete Parametrisierung neuraler Aktivität entwickelt. Beide Herangehensweisen fußen auf der Annahme, dass neurale Oszillatoren die aussagekräftigen Komponenten der gemessenen Daten erzeugen. Die Matching Pursuit (MP) Methode approximiert gemessene Signale im realwertigen Fall mit gefensterten Cosinus-Funktionen, und dient somit als Grundlage für die entwickelten Strategien.Die entwickelte topographische Analyse parametrisiert Messdaten und analysiert die statistischen Eigenschaften. Die Daten stammen von einem Experiment mit 10 Probanden, in welchem flackerndes Licht einen stationären Zustand im visuellen System erzeugt. Die neu entwickelte Strategie detektiert intra-individuell ähnliche Topographien bei einer kleinen Anzahl von Stimulationsfrequenzen. Jedoch besteht die Ähnlichkeit dieser Topographien nicht inter-individuell. Meine Analyse zeigt, dass ungefähr 10 Stimuli für eine stabile Antwort nötig sind. Weitere Ergebnisse enthüllen, dass diese Antworten nach Stimulationsende weiterexistieren. Diese Beobachtungen sind nicht auf die Topographien begrenzt, sondern treten auch in der Analyse der Zeit- und Frequenzparameter auf. Die Ergebnisse unterstützen die Theorie eines koppelten Systems und führen zur Untersuchung der räumlichen Eigenschaften der zugrunde liegenden neuralen Oszillatoren.Das Ziel der neuen Methode für die Lokalisierung neurale Quellen ist das simultane Trennen der Quellen vom Rauschen, und die Parametrisierung in Zeit, Frequenz und Raum. Meine Quellenlokalisationsmethode behält das grundlegende Prinzip von Matching Pursuit bei und erweitert es um Dipole. Dies führt zum neuen Konzept der Dipol Atome, welche Oszillatoren in Zeit, Frequenz und Raum, vom Rauschen getrennt, beschreiben. Die Methode ist weiterentwickelt um gespiegelte Quellenkonfigurationen zu ermöglichen, so dass die aus dem Experiment hergeleiteten Anforderungen erfüllt werden. Die Güte der Parameter-rekonstruktion der neuen Methode wird in Simulation getestet. Daraufhin wird die Methode auf Messdaten aus dem Flackerlichtexperiment angewendet. Gespiegelte Dipol Atome rekonstruieren die Zeit- und Frequenzparameter identisch zur topographischen Analyse und erlauben eine räumliche Beschreibung der zugrunde liegenden Quellen. Erwartungsgemäß werden neurale Generatoren im Visuellen Cortex beider Gehirnhälften gefunden. Die Lokalisationsergebnisse sind klar in zwei Gruppen unterteilt, wobei eine Gruppe so genanntes Alpha-Entrainment zeigt, während dies bei der Anderen nicht der Fall ist. Die Erkenntnisse erweitern das Verständniss des menschlichen visuellen Systems und führen zur Formulierung eines neuen Stimulationsparadigmas.
Accurate parameterization and decomposition of brain activity are major engineering problems posed by neuroscience. Brain activity is usually generated by a multitude of neural sources. Additionally, the measurement of the signal is impaired by noise from biologic or technologic sources. With the purpose of gaining new insight into the mechanisms of the brain, a new strategy for topography analysis and a new method for proper simultaneous parameterization of neural activity are developed in this thesis. Both approaches hinge on the assumption that single neural oscillators generate the meaningful components of the recorded data. The Matching Pursuit (MP) algorithm approximates measured signals in the real valued case with windowed cosine functions, and, thus, serves as the basic method for the developed strategies. The developed topographic analysis parameterizes recorded data and subsequently analyzes the statistical properties. The data stem from an experiment with 10 human subjects, in which flickering lights cause a steady-state response in the visual system. The newly developed strategy detects intra-individually similar topographies for small number of stimulation frequencies. However, inter-individually there is no similarity between the topographies. My analysis shows that approximately 10 stimuli are needed for a stable response. Additional results reveal that the topographies persist after the end of the stimulation. The results are not limited to the topographies, but also occur in the analysis of time and frequency parameters. The results support the theory of a coupled system and lead to the investigation of the spatial properties of the underlying neural oscillators.The aim of the new method for localizing neural sources is simultaneously disentangling sources from noise and parameterizing in time, frequency and space. My source localization method retains the basic principle of Matching Pursuit and extends it by dipoles. This combination leads to the concepts of Dipole Atoms, which describe oscillators disentangled from noise in time, frequency and space. The method is developed further to allow for a set-up of two mirrored sources, so that it meets the requirements derived from the experiment. The goodness of parameter reconstruction of the new method is tested in simulations. Subsequently, the method is applied to the data from the flicker experiment. Mirrored Dipole Atoms reconstruct the time and frequency parameters identically to the topographic analysis and allow for the simultaneous spatial description of the underling sources. As expected, the neural generators are located in the visual cortex on both hemispheres of the brain. The localization results are clearly distinguished into two subsets, one of which shows alpha entrainment while the other does not. The observations extend the understanding of the human visual system and lead to the formulation of a new stimulation paradigm.