Advantages and Caveats When Recording Steady-State Responses to Multiple Simultaneous Stimuli
Notice bibliographique
Résumé
This article considers the efficiency of evoked potential audiometry using steady-state responses evoked by multiple simultaneous stimuli with carrier frequencies at 500, 1000, 2000, and 4000 Hz. The general principles of signal-to-noise enhancement through averaging provide a basis for determining the time required to estimate thresholds. The advantage of the multiple-stimulus technique over a single-stimulus approach is less than the ratio of the number of stimuli presented. When testing two ears simultaneously, the advantage is typically that the multiple-stimulus technique is two to three times faster. One factor that increases the time of the multiple-response recording is the relatively small size of responses at 500 and 4000 Hz. Increasing the intensities of the 500- and 4000-Hz stimuli by 10 or 20 dB can enhance their responses without significantly changing the other responses. Using multiple simultaneous stimuli causes small changes in the responses compared with when the responses are evoked by single stimuli. The clearest of these interactions is the attenuation of the responses to low-frequency stimuli in the presence of higher-frequency stimuli. Although these interactions are interesting physiologically, their small size means that they do not lessen the advantages of the multiple-stimulus approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».