dSPM 與雜訊標準化

動態統計參數映射（dSPM）及相關的雜訊標準化估計法，會後處理一個最小範數解，將每個源的估計振幅除以其投影雜訊標準差（由基線或空室雜訊共變異數計算而得）。結果是每個源上的一個統計量（如 z 分數或 F 圖），而非原始電流振幅。

雜訊標準化改善了 MNE 的空間行為：它部分去除了深度偏差，因為本身靈敏度低的深部源同時也帶有較大的投影雜訊，故此比值在不同深度上較為一致。相較於原始 MNE，dSPM 在整個皮質上產生更平滑、更均勻的點擴散。然而它並未在 MNE 之外增添任何資訊——它只是對同一線性估計量的重新縮放——因此無法解析導程場本就無法區分的源。