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：2024-04-07 15:58:23
Julia
展开 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
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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)