文件名称：matlab中绿色的代码什么意思-MVPA-in-Python:用于研究EEG和MEG信号的Python多元模式分析方法以研究视觉感知中的大脑
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更新时间：2024-06-10 13:55:08
系统开源
matlab中绿色的代码的英文多元模式分析方法在Python中的实现 人脑可以轻松感知物体的类型，人的脸部，面部表情，人们在做什么，以及图像中人与人之间的社会关系，而无论采取什么角度以及其视觉特性有多复杂。 但是，使用机器视觉模型和算法做同样的事情并不容易，并且它们中的许多在解决此类问题方面仍然不够精确。 另一方面，在现实世界中，很可能会面对此类图像，这表明需要增强机器视觉算法的性能。 在这项工作中，我们在Python中实现了一些多元模式分析（MVPA）方法，以研究视觉任务中大脑的功能。 使用这些方法可以帮助我们了解大脑的工作方式和知觉，以及在EEG或MEG信号上可获得多少信息。 书面代码主要包括以下部分： 前处理 MEG信号通常会被不同类型的噪声污染，例如电磁噪声和热噪声。 为了减少这些噪音并减少信号对主体条件的依赖性，我们需要过滤掉它们。 为此，我们首先通过从整个1300ms窗口中减去其前100ms部分的dc值来对每个MEG通道进行归一化。 之后，我们应用了截止频率为20 Hz的低通巴特沃斯滤波器。 使用向前-向后方法实现该滤波器，以保持组延迟为零。 您可以在代码中更改过滤器参数。
【文件预览】：
MVPA-in-Python-main
----visual_stimuli_code.m(567B)
----results()
--------decoding_time_series_01_01.png(79KB)
--------sample_filtering_01_01.png(98KB)
--------objects.png(283KB)
--------faces.png(424KB)
--------temporal_generalization_01_01.png(139KB)
----README.md(4KB)
----data()
--------readme.txt(158B)
----main_mvpa.py(10KB)