文件名称：pcm_toolbox:用于多元分析的模式组件建模工具箱
文件大小：8.62MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 23:48:52
MATLAB
模式组件建模 (PCM) 是一种用于评估表征模型的实用贝叶斯方法 - 模型指定复杂的神经活动模式与视觉刺激、运动动作或抽象思维的关系。 与编码模型类似，PCM 评估模型预测新大脑活动模式的能力。 然而，与编码模型相反，跨条件（活动配置文件）的单个体素的活动不是直接拟合的。 相反，PCM 整合所有可能的活动概况，并计算数据在代表性模型指定的活动概况分布下的边际可能性。 通过使用边际似然的解析表达式，PCM 允许拟合灵活的表示模型，其中可以从数据中估计不同特征集的相对强度和形式。
【文件预览】：
pcm_toolbox-master
----pcm_getUserOptions.m(2KB)
----pcm_free_startingval.m(2KB)
----pcm_EM_free.m(10KB)
----pcm_NR_diagfree.m(8KB)
----pcm_generateData.m(5KB)
----pcm_minimize.m(3KB)
----pcm_addModelComp.m(651B)
----pcm_NR_diag.m(9KB)
----pcm_estimateW.m(3KB)
----pcm_classicalMDS.m(2KB)
----pcm_blockdiag.m(263B)
----documentation()
--------readme.md(5KB)
--------neuroimage.csl(820B)
--------.DS_Store(6KB)
--------makepdf.txt(138B)
--------pcm_toolbox_manual.pdf(354KB)
--------bblibrary.bib(975KB)
--------pcm_toolbox_manual.md(84KB)
--------Figures()
----pcm_plotModelLikelihood.m(9KB)
----pcm_constructModelFamily.m(2KB)
----traceABtrans.mexmaci64(8KB)
----readme.md(883B)
----pcm_buildModelFromFeatures.m(4KB)
----pcm_estimateU.m(3KB)
----pcm_setUpFit.m(5KB)
----pcm_diagonalize.m(387B)
----traceABtrans.m(524B)
----pcm_checkderiv.m(1KB)
----pcm_calculateG.m(2KB)
----pcm_optimalAlgorithm.m(1KB)
----pcm_vararginoptions.m(2KB)
----traceABtrans.mexw64(15KB)
----recipe_correlation()
--------data_recipe_correlation.mat(2.24MB)
--------pcm_recipe_correlation.m(5KB)
----pcm_EM.m(12KB)
----pcm_groupLikelihood.m(8KB)
----pcm_likelihood.m(4KB)
----pcm_fitModelGroupCrossval.m(12KB)
----pcm_estGCrossval.m(7KB)
----recipe_finger()
--------pcm_recipe_finger.m(3KB)
--------data_recipe_finger7T.mat(3.37MB)
----.gitignore(70B)
----pcm_fitModelIndivid.m(8KB)
----recipe_nonlinear()
--------pcm_recipe_nonlinear.m(8KB)
--------ra_modelpred_scale.m(1KB)
--------ra_modelpred_add.m(860B)
--------data_recipe_nonlinear.mat(1.54MB)
--------ra_modelpred_addsc.m(1KB)
----pcm_likelihoodGroup.m(9KB)
----pcm_NR.m(5KB)
----pcm_NR_comp.m(9KB)
----pcm_fitModelIndividCrossval.m(12KB)
----minimize.m(11KB)
----pcm_knockModels.m(2KB)
----traceABtrans.c(1KB)
----pcm_prepFreeModel.m(401B)
----pcm_fitModelGroup.m(9KB)
----pcm_likelihoodIndivid.m(6KB)
----pcm_indicatorMatrix.m(4KB)
----pcm_componentPosterior.m(3KB)
----pcm_makePD.m(554B)
----pcm_getStartingval.m(2KB)