【文件属性】：
文件名称：unfold.jl:Julia中的β（β）神经影像（EEG和fMRI）回归分析
文件大小：18.6MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-18 22:11:43
Julia
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Beta Toolbox对生物信号执行线性回归。
该工具将质量单变量线性（混合）模型与重叠校正结合在一起。
这种重叠校正也称为编码建模，线性反卷积，时间响应函数（TRF），并且可能使用其他名称。还支持具有HRF基础功能的典型fMRI模型。
与展开的关系（matlab）
建议使用matlab工具箱进行研究工作。它具有更丰富的功能，更完善的文档记录和测试。
julia工具箱是一种运动场，它希望将展开和未混合的内容合并到一个工具箱中。
特征
展开
未混合
展开
重叠校正
X
X
X
非线性样条
X
X
X
绘图工具
X
健全性检查
X
教程
X
速度
X
X
单元测试
X
X
HRF（fMRI）基础
X
混合不同的基础功能
X
每个事件的不同时间窗口
X
混合模型
X
X
项目和主题效果
X
（X）
安装
using Pkg;
Pkg . add (url = " h
【文件预览】：
unfold.jl-master
----Project.toml(1KB)
----.gitignore(869B)
----src()
--------plot.jl(1KB)
--------solver.jl(2KB)
--------splinepredictors.jl(2KB)
--------condense.jl(6KB)
--------unfold.jl(1KB)
--------utilities.jl(4KB)
--------clusterpermutation.jl(3KB)
--------designmatrix.jl(18KB)
--------basisfunctions.jl(6KB)
--------linearmodels.jl(782B)
--------predict.jl(5KB)
--------fit.jl(8KB)
----LICENSE(1KB)
----doc()
--------Project.toml(664B)
--------src()
--------make.jl(290B)
--------build()
--------lm_tutorial.jmd(5KB)
--------lmm_tests_hacky.jmd(4KB)
--------Manifest.toml(32KB)
--------lmm_tutorial.jmd(5KB)
----.github()
--------workflows()
----lm_tutorial.md(6KB)
----README.md(3KB)
----benchmark()
--------Project.toml(519B)
--------benchmarks.jl(2KB)
----test()
--------Project.toml(591B)
--------EEG_to_csv.m(12KB)
--------splines.jl(2KB)
--------test_utilities.jl(2KB)
--------data()
--------data_new_testcases()
--------debug_readEEGlab.jl(877B)
--------clusterpermutation.jl(2KB)
--------designmatrix.jl(6KB)
--------basisfunctions.jl(771B)
--------develop_scenarios.jl(2KB)
--------predict.jl(2KB)
--------fit.jl(7KB)
--------runtests.jl(150B)
--------new_testcases.m(6KB)