軌跡纏繞

軌跡纏繞量化一個群體的狀態軌跡多常在朝向極為不同的方向前進的同時，幾乎重回某一位置。形式上，它就所有時間點對，比較狀態導數的平方差相對於狀態間平方距離的比值：高纏繞意味著兩個鄰近狀態擁有分歧的未來，這無法出自平滑的自主動力系統，並會使動力學對雜訊變得脆弱。運動皮質在伸手與踩踏動作期間呈現顯著偏低的纏繞，這與由抗雜訊之內部動力系統所產生的活動一致。

此度量在比較上很有用。較受輸入驅動或較偏表徵性的區域，例如某些感覺與輔助運動訊號，其纏繞高於初級運動皮質；而一個網路可藉由增添維度、使原本會交叉的軌跡彼此分開來降低其纏繞——這也是條件無關等額外訊號可能存在的原因之一。對 BCI 而言，低纏繞的吸引力在於未纏繞、平順流動的軌跡更可預測、因而更易解碼；但須注意的是，纏繞取決於狀態空間如何被估計以及所納入的條件集合，因此它是某資料集與嵌入的性質，而非某區域的絕對常數。