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指數(Quiroga et al. 2002)、M指數(Andrzejak et al. 2003)、L指數(Chicharro & Andrzejak 2009)。這里著重介紹同步似然指數。

同步似然指數  Synchronization Likelihood (SL)： 同步似然指數可以說是神經生理數據中估計GS最流行的指標。這個指數與廣義互信息的概念密切相關，它依賴于同時發生的模式的檢測。與迄今為止所描述的所有GS指標(僅評估兩個信號x(t)和y(t)之間的連接性)相反，SL實際上是多元的，因為它給出了M (≥2)時間序列x1(t),.., xM(t)之間的動態相互依賴的規范化估計。計算公式如下，SLm,n描述了在n時刻通道xm(t)同步到所有其他m-1通道的強度。pref≤SL≤1。pref表示所有M時間序列都不相關，1表示所有M時間序列的呈最大同步。

4、格蘭 杰因果關系(GC) ： 是基于預測的因果關系統計概念。起初是作為一種計量方法被經濟學家們普遍接受并廣泛使用，后來GC在神經科學領域中的應用也開始流行起來。

① 經典線性格蘭杰因果 Classical Linear Granger Causality (GC) ： 對于兩個同時測量的信號x(t)和y(t)，如果結合第二個信號的過去值信息比只使用第一個信號的信息更好地預測第一個信號，那么第二個信號可以稱為第一個信號的因果關系。格蘭杰因果關系(GC)從y預測x的表達式如下，0≤GCY→X<∞，0表示y(t)的過去值并不能改善x(t)的預測

，>0表示Y的過去值改進了X的預測

。

注： GC具有非對稱的優點，因此，它能夠檢測到有效的連接性。但它是一個線性參數方法，所以它依賴于階p的自回歸模型。對于有興趣進一步探索GC及其不同變式的小伙伴，推薦一款很棒的GCCA工具箱。買粉絲如下：

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②部分定向相干  Partial Directed Coherence (PDC)： PDC提供了基于格蘭杰因果關系的頻域測量。它是基于多變量自回歸(MAR)過程對時間序列的建模。由于PDC測量的是通道信號之間的因果影響關系，因而具有方向性。0≤|πij(f)|2≤1，0表示無耦合，1表示完全耦合。

③定向傳遞函數  Direct Transfer Function (DTF)： DTF的計算與PDC類似。DTF使用傳遞函數矩陣H的元素，而PDC使用Ᾱ的元素。0≤DTF≤1，0表示無耦合，1表示完全耦合。

5、信 息理論測量(IT)： 基于量化離散隨機變量X的信息的測量。

互信息  Mutual Information(MI) ： 互信息通過觀察另一個隨機變量可以獲得的關于該隨機變量的信息量。它測量的是x和y共享的信息量，其重要性在于，如果MIxy=0↔x和y是獨立的。0≤ MIxy<∞，0表示x和y是獨立的，>0表示x和y是互依的。

注： MIxy的主要優點是它能夠檢測(如果有的話)高階相關性，因為它是基于概率分布的。因此，它不依賴于任何特定的數據模型。但是，由于缺乏方向性信息，不能識別因果關系。

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