Advertisement

MATLAB代码替换-GLMsingle: 用于fMRI时间序列数据精确单次评估的工具箱

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
MATLAB Code Replacement-GLMsingle是一款专为功能性磁共振成像（fMRI）时间序列数据分析设计的高效工具箱，支持对实验刺激进行精确的单次统计评估。 GLMsingle是一个用于从fMRI时间序列数据中获取准确单次试验估计值的工具箱，并提供了MATLAB和Python两种实现方式。它可被视为其前身GLMdenoise的全面替代品。 在使用GLMsingle时，首先需要将其添加到您的MATLAB路径中：`addpath(genpath(GLMsingle/matlab))`；此外还需要下载fracridge并同样加入路径设置。 如果您希望在一个示例数据集上测试该工具箱，请前往相应的目录进行操作（具体步骤待定）。 对于Python用户，可以使用以下命令安装所需依赖项： ``` pip install -r requirements.txt pip install . ``` 更多关于GLMsingle的详细信息可以在其相关Wiki页面中找到。此内容遵循BSD3条款许可协议发布；如果您在研究工作中使用了GLMsingle，请引用相应的论文。 变更记录：2021/05/21，核心代码已完成。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB代码替换-GLMsingle: 用于fMRI时间序列数据精确单次评估的工具箱
    优质
    MATLAB Code Replacement-GLMsingle是一款专为功能性磁共振成像（fMRI）时间序列数据分析设计的高效工具箱，支持对实验刺激进行精确的单次统计评估。 GLMsingle是一个用于从fMRI时间序列数据中获取准确单次试验估计值的工具箱，并提供了MATLAB和Python两种实现方式。它可被视为其前身GLMdenoise的全面替代品。 在使用GLMsingle时，首先需要将其添加到您的MATLAB路径中：`addpath(genpath(GLMsingle/matlab))`；此外还需要下载fracridge并同样加入路径设置。 如果您希望在一个示例数据集上测试该工具箱，请前往相应的目录进行操作（具体步骤待定）。 对于Python用户，可以使用以下命令安装所需依赖项： ``` pip install -r requirements.txt pip install . ``` 更多关于GLMsingle的详细信息可以在其相关Wiki页面中找到。此内容遵循BSD3条款许可协议发布；如果您在研究工作中使用了GLMsingle，请引用相应的论文。 变更记录：2021/05/21，核心代码已完成。
     
  • MVGC工具箱：用于时间序列数据的多元格兰杰因果分析-MATLAB工具箱
    优质
    简介：MVGC工具箱是一款专为MATLAB设计的软件包，旨在进行时间序列数据中的多元格兰杰因果关系检验。它提供了一种有效的方法来评估和量化不同变量间的时间依赖性与因果影响。 这个工具箱由萨克勒意识科学中心开发，并得到了英国萨塞克斯大学的支持。该大学提供了MATLAB例程以实现高效准确的多元格兰杰因果关系估计和统计推断，适用于时间序列数据。具体参考文献如下：Lionel Barnett 和 Anil K. Seth，“MVGC 多元格兰杰因果关系工具箱： 格兰杰因果推理的新方法”，J. Neurosci. 方法 223 (2014)，第50-68页。 对于一般支持问题、评论、错误报告和建议的增强功能，可以通过指定邮箱获取帮助。我们特别希望了解该工具箱是否对您的研究有所帮助。
     
  • 基于MATLAB的层次分析法代码-isc_software：用于4D fMRI数据分析的简单工具
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的层次分析法代码，特别适用于处理和解析4D fMRI数据。它为科研人员与工程师们提供了便捷的数据分析工具，助力于神经科学研究领域的发展。 介绍 这是一个从fMRI的4D nifti文件开始计算主题间相关性的软件。 有两个版本可用：python脚本和matlab版本。 Python脚本 正确运行python代码需要使用python3.x。 要在Windows机器上使用，我们建议安装anaconda。 您还需要安装nibabel库，该库在anaconda发行版中默认不包含。 为此，请打开anaconda提示符并输入 pip install nibabel 来安装此库。 运行软件 安装python之后，可以通过以下方式运行该软件：首先，在命令行中打开anaconda提示符；然后使用cd命令导航至软件位置（例如 cd path_to_software），接着键入 python calc_isc.py 为了正确运行，该软件需要用户提供许多选项。 为此，我们提供了一个名为settings.ini的设置文件。 设定文件 在文件settings.ini中，用户可以提供有关需分析输入文件的所有相关信息。这包括指定包含输入数据的主文件夹路径： 包含输入数据的文件夹 = C:\path_to_data 这是存放所有用于分析的数据的主要目录。
     
  • Matlab中的混沌时间序列工具箱
    优质
    Matlab中的混沌时间序列工具箱是一款用于分析和建模复杂动态系统的软件包，适用于科学研究与工程应用，提供丰富的算法来探索数据中的非线性模式。 混沌时间序列MATLAB工具箱是专门用于研究混沌理论在时间序列分析中的应用的软件包。作为非线性动力学现象的一部分，混沌具有复杂且看似随机的行为，但实际上遵循确定性的数学规则。由于其强大的数值计算和可视化能力，MATLAB成为了研究这种现象的理想平台。这个工具箱为用户提供了一系列函数和工具，在探索混沌系统、时间序列数据的分析以及预测方面提供了极大的便利。 ChaosToolbox1.0_trial_matlab6.5.rar和ChaosToolbox2p0_trial_matlab7.0.rar是两个试用版版本，分别适用于MATLAB 6.5和MATLAB 7.0（R14及之后的版本）。随着MATLAB软件的发展更新，新版本通常会增加新的功能，并优化现有算法以适应最新的技术需求。 在使用这个工具箱进行混沌时间序列分析时，用户可以利用以下核心功能： 1. **吸引子重构**：通过Poincaré截面或延时坐标重建混沌系统的吸引子。这包括了应用延迟嵌入法（Delay Embedding）和Takens定理等方法。 2. **分岔分析**：计算并绘制Lyapunov指数，以识别系统中的稳定性和分岔点，从而帮助理解系统动态行为的变化。 3. **相空间轨迹可视化**：展示混沌系统的运动模式。 4. **动力学特性评估**：包括特征周期、Kolmogorov-Arnold-Moser（KAM）曲线等的计算，以揭示系统的动态特性。 5. **时间序列预测**：使用短时预测和预测映射方法对未来的值进行估计。 6. **相似性诊断**：利用互信息及最大熵谱分析等技术来检验时间序列中的混沌性质。 7. **参数估计**：为各种混沌模型（如洛伦兹系统、Rössler系统）的参数提供估算工具。 8. **动力学建模和仿真**：构建并模拟经典的混沌模型，例如洛伦兹系统和Hénon映射等。 9. **混沌同步实现**：通过滑动平均同步或投影同步等方式使不同系统的状态趋于一致。 这些功能帮助用户深入研究复杂行为的机制，如金融市场、气象学及生物系统中出现的现象。此外，在处理非混沌时间序列时，工具箱也能提供检测和消除随机性的手段，以区分真正的混沌现象与简单的噪声干扰。 试用版可能存在某些限制性条件或使用期限，请仔细阅读文档了解每个功能的具体用途及其局限性。如果需要更全面的功能支持，则可能需购买正式版本的ChaosToolbox。
     
  • 时间序列分析的Matlab工具箱编程
    优质
    本课程介绍如何使用MATLAB工具箱进行时间序列分析，涵盖数据处理、模型构建与预测等内容，适合科研和工程应用。 Matlab编写的时间序列分析工具箱包含约100个m文件，涵盖了信号生成、信号处理以及后处理等功能模块，主要用于非平稳信号的分析。
     
  • MATLAB源码精选-二次指数平滑与时间序列预测代码.zip
    优质
    本资源包含MATLAB源码，专注于实现二次指数平滑及时间序列预测算法。适合数据科学、统计分析领域的学习和研究使用。 在时间序列分析领域里，二次指数平滑（Triple Exponential Smoothing, TES）是一种广泛使用的技术来预测未来的数据点。它基于简单指数平滑法的扩展版本，通过结合一次、二次及趋势修正的方法考虑数据中的线性和季节性变化特征。 具体来说，在MATLAB中实现这一算法可以有效地处理复杂的时间序列信息，并提高预测精度。该模型主要由以下三个部分构成： 1. **一次指数平滑（Simple Exponential Smoothing, SES）**: \[ \hat{y}_{t|t-1} = \alpha y_t + (1 - \alpha) \hat{y}_{t-1} \] 2. **二次指数平滑（Double Exponential Smoothing, DES）**： \[ \hat{b}_{t|t-1} = \beta (\hat{y}_{t|t-1} - \hat{y}_{t-1}) + (1 - \beta) \hat{b}_{t-1} \] 3. **三次指数平滑（Triple Exponential Smoothing, TES）**： \[ \hat{s}_{t|t-1} = \hat{y}_{t|t-1} + \hat{b}_{t|t-1} \] 在MATLAB中实现该模型，需要编写相应的函数。这些代码通常会包括以下几个步骤： - 数据读取：程序首先加载时间序列数据。 - 参数选择：用户需指定平滑参数（α和β），或者通过优化算法自动调整以最小化预测误差。 - 模型初始化：初始值一般设定为第一个观测值及零趋势项。 - 循环计算：在每个时刻应用指数平滑公式，更新预测结果与趋势估计。 - 结果输出：最终程序将生成未来数据点的预测序列及其他统计信息。 实际应用场景中，二次指数平滑技术被广泛应用于销售预估、经济指标分析等领域。通过适当调整参数值可使模型更好地适应短期波动和长期发展趋势的变化需求，从而提升整体预测效果。
     
  • 基于MATLAB的LSTM深度学习网络的时间序列预测工具箱——适用于单一及多维时间序列预测
    优质
    本工具箱利用MATLAB实现LSTM深度学习算法，专门针对时间序列数据进行精确预测。适用于单变量和多变量分析，为用户提供强大的数据分析与建模能力。 MATLAB开发的LSTM深度学习网络用于预测时间序列的工具箱，支持单时间序列和多元时间序列的预测。
     
  • 基于Matlab的fMRI时间序列提取与功能连接矩阵构建代码
    优质
    本代码利用MATLAB实现功能性磁共振成像(fMRI)的时间序列数据提取及功能连接矩阵的建立，为神经科学研究提供技术支撑。 在图论分析中从fMRI数据提取复杂网络的主要步骤如下： 第一步：对采集的功能磁共振成像数据进行预处理，包括时间校正、重新对准、图像配准、基于分割的归一化以及空间平滑等操作。需要注意的是，这些预处理步骤的选择和顺序可能会影响最终图指标测量的结果。 第二步：为了探索大脑的大规模网络结构，应用适当的解剖学自动标记图谱来将整个大脑划分为若干皮质与皮质下的解剖单元。 第三步：通过计算特定区域内所有体素的时间进程平均值，得到该脑区的时间序列数据。 第四步：采用相关分析等方法确定不同脑区间时间序列的成对关联性。 第五步：通过对相关矩阵进行阈值处理获得二进制连通性矩阵（即邻接矩阵）。 第六步：利用大脑连接工具箱获取描述大脑网络结构的关键拓扑属性，包括局部和整体架构特征。
     
  • MATLAB时间序列工具包
    优质
    MATLAB时间序列工具包提供了一系列强大的函数和应用程序，用于处理、分析和建模时间序列数据。 Matlab时间序列工具箱提供了一系列用于分析和建模时间序列数据的功能。这些功能可以帮助用户进行数据预处理、模型拟合、预测以及频域分析等操作。通过使用该工具箱，研究人员和工程师可以更有效地探索时间序列中的模式，并基于此做出准确的决策或预测。
     
  • MATLAB与ZEMAX之间的数据交换工具箱
    优质
    MATLAB与ZEMAX之间的数据交换工具箱是一款集成软件解决方案，用于实现光学设计中两大主流软件平台——MATLAB和ZEMAX的数据互换。该工具箱简化了从概念验证到详细设计的整个流程，支持工程师高效地进行光学校准、测试及系统优化工作。 动态链接函数工具箱包含各类已经编写好的函数。