不同發射率的兩個腦區之間的過程中考慮到：LV在帕金森病神經元的平均放電率Prada神經元的平均放電率。根據我們的類比結果包包，與現實的0.25調製指數和45尖峰/ s的發射率小於20%的神經元明顯振盪的檢測，而當發射率Prada皮夾。因此，關於不同的振盪活動的結論可以從發射率本身衍生的而不是從神經元的振動性質。
在光譜的峰值發射率的影響也在包包的振盪性質的解釋的主要問題。此前曾有研究表明，包包似乎比單個活動更多的振盪。然而，這種現象在很大程度上是由包含多個穗列車包包發射率較高的影響，使得血尿酸和包包的譜峰之間的比較是有問題的，可能會導致誤解的結果。另外一個因素使譜峰的估計相當不依賴於神經元的特性，而是在實驗性：持續時間的記錄。作為總記錄時間的增加，信噪比會增加。然而，大多數的研究都沒有意識到這種偏見當比較錄音訊譜分析的結果與不同的持續時間。此外，在某些情況下，持續時間的記錄是非常短的，比如在手術室，只能產生幾秒鐘的記錄包包錄音，因此沒有足夠的頻譜峰值檢測儘管潛在的振盪率函數。更糟糕的是，在回應一個行為任務的神經元振盪活動的瞬態變化，可能會阻止一個譜峰的過渡時期獨特的檢測。這種暫態發生變化，比如在包包包包頻率關係的運動。
因此，衡量量化振盪是必要的，超越了明顯的譜峰識別。對於在穗列車振盪活動的估計的幾種方法都是基於自相關函數Prada皮夾分析功率譜包包建議。由於頻譜可以被定義為自相關函數的傅裡葉變換（維納包包辛欽定理），這兩組的方法是偏頗的。偏見可能被秒殺的自相關函數的視覺化訓練以及在其功率譜包包。在功率譜，自相關函數的信噪比是依賴於放電速率，這樣當發射率較高，穗列車的振動性質的自相關函數更為明顯，而低發射率的振盪期間，不能輕易地看到Prada。為了克服在汽車相關的偏見，一個方法定義了一個振盪的得分是對發射率包包不敏感，但仍取決於頻率波段，在更高的頻段產生更高的分數。其他方法處理，採用修正的譜估計包包的置信限的有限記錄時間的問題，但沒有明確處理的不同的發射率。在連續的步驟在這個手稿是在穗列車振動評估的標準方法的主要缺點。最初，我們量化偏差的光譜峰值的大小的因素。
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