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Matlab代码实现的层次分析-Microstate-EEGlab工具箱: https://github.com/atpoul...

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简介：
该GitHub项目提供了基于MATLAB开发的层次分析-Microstate-EEGlab工具箱，用于研究脑电图（EEG）中的微状态变化，助力神经科学领域的数据分析。 MicrostateEEGlab工具箱MST1.0是该工具箱的最新稳定版本，它是EEGLab的一个扩展，在MATLAB环境中可以进行微状态分析。它提供了完整的图形用户界面支持，并且可以从命令窗口运行。 此工具箱包括使用以下聚类算法在ERP和自发（例如静止状态）EEG上执行微状态分析的功能：K-均值、修正的K-均值、雾化和聚集层次聚类（AAHC）、地形雾化和聚集层次聚类(TAAHC)以及变体微状态。请参阅我们的指南或代码文档以获取对工具箱的完整描述及对微状态分析方法的介绍。 Microstate1.0已经固定在指南中，不再包括修补程序。工具箱文件夹已重命名为MST，这是它将在EEGLab扩展页面上使用的名称。功能方面，MST 1.0与 Microstate 1.0相同。未来将创建新的 MST 版本以进行更多的功能更新。 请引用此工具箱如下：Poulsen, AT, Pedroni, A., Langer, N., & Hansen, LK (2018). MicrostateEEGLab Toolbox: Getting Started Guide.

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  • Matlab代码实现的层次分析-Microstate-EEGlab工具箱: https://github.com/atpoul...
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    该GitHub项目提供了基于MATLAB开发的层次分析-Microstate-EEGlab工具箱，用于研究脑电图（EEG）中的微状态变化，助力神经科学领域的数据分析。 MicrostateEEGlab工具箱MST1.0是该工具箱的最新稳定版本，它是EEGLab的一个扩展，在MATLAB环境中可以进行微状态分析。它提供了完整的图形用户界面支持，并且可以从命令窗口运行。 此工具箱包括使用以下聚类算法在ERP和自发（例如静止状态）EEG上执行微状态分析的功能：K-均值、修正的K-均值、雾化和聚集层次聚类（AAHC）、地形雾化和聚集层次聚类(TAAHC)以及变体微状态。请参阅我们的指南或代码文档以获取对工具箱的完整描述及对微状态分析方法的介绍。 Microstate1.0已经固定在指南中，不再包括修补程序。工具箱文件夹已重命名为MST，这是它将在EEGLab扩展页面上使用的名称。功能方面，MST 1.0与 Microstate 1.0相同。未来将创建新的 MST 版本以进行更多的功能更新。 请引用此工具箱如下：Poulsen, AT, Pedroni, A., Langer, N., & Hansen, LK (2018). MicrostateEEGLab Toolbox: Getting Started Guide.
     
  • Microstate-EEGlab工具箱：微状态EEGLAB工具箱
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    Microstate-EEGLAB工具箱是一款专为神经科学家和心理学家设计的专业软件包，它扩展了EEGLAB的功能，专注于分析大脑皮层微状态，帮助研究人员深入理解大脑在认知任务中的动态变化。 Microstate EEGlab工具箱：用于分析脑电图数据的工具箱。
     
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  • MATLAB层次分析代码-Twin-Analysis：利用MTEX和Matlab图形工具箱进行孪生分析的代码
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    Twin-Analysis是一款基于MATLAB环境开发的工具，结合了MTEX软件包与Matlab图形工具箱，专门用于执行层次分析方法下的孪生晶粒分析。该程序为材料科学领域的研究人员提供了一个强大而灵活的平台，以深入研究晶体织构及其演变过程中的对称性特征。 为了进行定量孪晶分析，在从EBSD扫描重建的每个孪晶晶粒片段上需要明确其特征包括孪晶类型、世代以及母粒（预缠绕）。在处理小体积双胞胎时，这些信息相对容易获取。然而对于高度变形或大量孪生的样品来说，这项任务变得更加复杂和具有挑战性。 本项目旨在利用开源工具集重新构建并改进现有的孪生分析方法，并基于该领域的方法论进行创新。选择使用MTEX的原因在于其在方向分析、EBSD及纹理研究方面提供的广泛高级功能。然而需要注意的是，由于依赖于Matlab平台运行所提供的源代码，因此需要安装相应的软件环境。 如果使用者采用此代码，请引用我们最近发表的关于Ti中手足双胞胎的研究论文（此处省略具体链接）。 对于初学者而言，可以参考文档中的示例和技术指南来更好地理解和使用这些工具。经测试验证，该源码与Matlab2020b版本及MTEX5.4兼容良好。
     
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  • MATLAB中层次分析法的实现
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    本文章介绍了如何在MATLAB环境中应用和实现层次分析法（AHP），包括构建判断矩阵、计算权重向量及一致性检验等内容。 层次分析法的MATLAB实现可以通过导入Excel表格中的邻接矩阵直接得出各指标权重。
     
  • Matlab中的层次分析法代码
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  • YAAPH层次分析工具
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    YAAPH层次分析工具是一款专为复杂决策问题设计的应用程序。它采用层次分析法，帮助用户系统地评估和比较不同选项，以做出更为科学合理的决定。 yaahp是一款层次分析法辅助软件，为使用层次分析法的决策过程提供模型构造、计算和分析等方面的帮助。最新版本还提供了模糊综合评价功能。