The 25 references in paper A. Ossadtchi E., A. Trofimov G., S. Shishkin L., А. Осадчий Е., А. Трофимов Г., С. Шишкин Л. (2016) “Модельно-ориентированный подход к классификации электроэнцефалограмм // Model-based approach to EEG classification” / spz:neicon:technomag:y:2014:i:4:p:135-158

1
Жадин М.Н. Биофизические механизмы формирования электроэнцефалограммы. М.: Наука, 1984. 197 с.
(check this in PDF content)
2
Гусельников В.И. Электрофизиология головного мозга. М.: Высшая школа, 1976. 423 с.
(check this in PDF content)
3
Зенков Л.Р. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). Руководство для врачей. М.: МЕДпресс-информ, 2004. 368 с.
(check this in PDF content)
4
Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D.J., Pfurtscheller G., Vaughan T.M. Brain– computer interfaces for communication and control // Clinical Neurophysiology. 2002. Vol.113. P. 767-791.
(check this in PDF content)
5
Wolpaw J.R. Brain–computer interfaces as new brain output pathways // The Journal of Physiology. 2007. Vol. 579. P. 613-619.
(check this in PDF content)
6
McLachlan G. Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition. New York: John Wiley&Sons, 1992.
(check this in PDF content)
7
Осовский С. Нейронные сети для обработки информации: пер. с польск. М.: Финансы и статистика, 2004. 344 с.
(check this in PDF content)
8
Kaper M., Meinicke P., Grossekathoefer U., Lingner T., Ritter H. BCI competition 2003data set IIb: support vector machines for the P300 speller paradigm // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2004. Vol. 51, no. 6. P. 1073-1076. DOI: 10.1109/TBME.2004.826698
(check this in PDF content)
9
Perez J.L.M., Cruz A.B. Linear Discriminant Analysis on Brain Computer Interface // WISP 2007. IEEE International Symposium on Intelligent Signal Processing, 2007. IEEE, 2007. P. 1-6. DOI: 10.1109/WISP.2007.4447590
(check this in PDF content)
10
Subasi A., Erçelebi E. Classification of EEG signals using neural network and logistic regression // Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2005. Vol. 78, no. 2. P. 87-99.
(check this in PDF content)
11
Трофимов А.Г., Скругин В.И. Адаптивный классификатор многомерных нестационарных сигналов на основе анализа динамических паттернов // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2010. No 8. Режим доступа: http://technomag.bmstu.ru/doc/151934.html (дата обращения 01.03.2014).
(check this in PDF content)
12
Трофимов А.Г., Скругин В.И. Метод выделения динамических паттернов в задаче классификации многомерных временных рядов // Информационные технологии. 2011. No 4. С. 65-71.
(check this in PDF content)
13
Ramoser H., Muller-Gerking J., Pfurtscheller G. Optimal spatial filtering of single trial EEG during imagined hand movement // IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering. 2000. Vol. 8, no. 4. P. 441-446. DOI: 10.1109/86.895946
(check this in PDF content)
14
Kamousi B., Liu Z., He B. Classification of motor imagery tasks for brain-computer interface applications by means of two equivalent dipoles analysis // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2005. Vol. 13, no. 2. P. 166-171. DOI: 10.1109/TNSRE.2005.847386
(check this in PDF content)
15
Qin L., Ding L., He B. Motor imagery classification by means of source analysis for brain– computer interface applications // Journal of Neural Engineering. 2004. Vol. 1, no. 3. P. 135141.
(check this in PDF content)
16
Luck S.J. An introduction to the event-related potential technique. Cambridge, MA: MIT Press, 2005. 388 p.
(check this in PDF content)
17
Niedermeyer E. Dipole theory and electroencephalography // Clinical EEG (electroencephalography). 1996. Vol. 27, no. 3. P. 121-131.
(check this in PDF content)
18
Hallez H., Vanrumste B., Grech R., Muscat J., De Clercq W., Vergult A., D'Asseler Y., Camilleri K.P., Fabri SD.G., Van Huffel S., Lemahieu I. Review on solving the forward problem in EEG source analysis // Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 2007. Vol. 4, no. 1. Art. no. 46. DOI: 10.1186/1743-0003-4-46
(check this in PDF content)
19
Ferree T.C., Nunez P.L. Primer on electroencephalography for functional connectivity // Handbook of Brain Connectivity. Springer Berlin Heidelberg, 2007. P. 169-200. DOI: 10.1007/978-3-540-71512-2_6
(check this in PDF content)
20
Mosher J.C., Leahy R.M., Lewis P.S. EEG and MEG: forward solutions for inverse methods // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 1999. Vol. 46, no. 3. P. 245-259. DOI: 10.1109/10.748978
(check this in PDF content)
21
Банди Б. Методы оптимизации. Вводный курс : пер. с англ. М.: Радио и связь, 1988. 128 с.
(check this in PDF content)
22
Неробкова Л.Н., Филатова Ю.Б. , Воронина Т.А. , Авакян Г.Г. , Хромых Е.А., Гайдуков И.О., Авакян Г.Н. Изучение электрофизиологических механизмов регресса патологиче-ской системы у больных эпилепсией с использованием спектральнокогерентного анализа и метода дипольных источников // Эпилепсия и пароксизмальные состояния. 2013. No 1. С. 22-30.
(check this in PDF content)
23
Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
(check this in PDF content)
24
Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. Springer New York, 2001. 536 p. (Springer Series in Statistics). DOI: 10.1007/978-0-387-21606-5
(check this in PDF content)
25
Oostenveld R., Fries P., Maris E., Schoffelen J.-M. FieldTrip: open source software for advanced analysis of MEG, EEG, and invasive electrophysiological data // Computational Intelligence and Neuroscience. 2011. Vol. 2011. Art. ID 156869. DOI: 10.1155/2011/156869
(check this in PDF content)