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摘要 — 在脑机接口或神经科学应用中,广义典型相关分析 (GCCA) 通常用于提取关注同一刺激的不同受试者神经活动中的相关信号成分。 这可以量化所谓的受试者间相关性,或提高刺激后大脑反应相对于其他(非)神经活动的信噪比。 然而,GCCA 不了解刺激:它不考虑刺激信息,因此不能很好地处理较少量的数据或较小的受试者群体。 我们提出了一种基于 MAXVAR-GCCA 框架的新型刺激知情 GCCA 算法。 我们展示了所提出的刺激知情 GCCA 方法的优越性,该方法基于一组受试者聆听相同语音刺激的脑电图反应之间的受试者间相关性,尤其是对于较少量的数据或较小的受试者群体。