共享變異與雜訊相關

同一動作或刺激的重複呈現絕不會產生完全相同的群體反應；殘餘的試驗間波動一部分為各神經元私有，一部分則由眾多神經元共享。共享的部分——以雜訊相關衡量，即扣除條件平均後殘餘放電的相關性——通常是低維的，並由因子分析式的分解建模，將總共變異拆成少數共同潛在因子加上各神經元的私有雜訊。這種共享變異正是潛在狀態與流形分析所視為訊號者，因此「雜訊」與「潛在動力學」之間的界線是一種建模選擇，而非自然的事實。

共享變異對編碼是有害或有益，取決於其相對於訊號的幾何：與區分各條件之方向對齊的波動屬於有害的那種，無法藉由增加神經元加以平均消除；而與訊號正交的波動則相對無害。在 BCI 中這一點加倍重要——共享變異設定了解碼器必須對抗的雜訊底線，而且由於使用者只能沿其電路實際共變的維度自主地移動活動，共享變異的結構便限制了一個人能夠輕易學會控制的解碼器映射。