文件名称：中值滤波代码matlab-Kawaguchi_et_al_2018:川口等人的代码，2018年
文件大小：52KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 01:42:58
系统开源
中值过滤代码matlab 概述 该存储库包含Matlab代码以复制Kawaguchi等人的结果（2018）。 “使用瞳Kong大小推断的置信度在感知决策模型之间进行区分”， Katsuhisa Kawaguchi，Stephane Clery，Paria Pourriahi，Lenka Seillier，Ralf Haefner和Hendrikje Nienborg。 Journal of Neuroscience 10 October 2018，38（41）8874-8888; DOI： 要重现所有结果，首先，您需要从下载数据集（7.25 GB）。 下载数据集后，请执行以下操作。 解压缩“ data.zip” 将“ E.mat”放入解压缩的“数据”文件夹中 克隆或下载此存储库 设置路径如下： Kawaguchi_et_al_2018 ├数据| ├图存储| └struct_storage ├分析代码└Simulation_code 请注意，您需要Matlab 2016b或更高版本来运行代码，并且生成的数字是原始的（在格式化之前）。 执照 此存储库中的代码在许可下获得许可。 我们与论文相
【文件预览】：
Kawaguchi_et_al_2018-master
----Model_all.m(2KB)
----PS_all.m(27KB)
----.gitignore(30B)
----analysis_code()
--------fitPM.m(3KB)
--------getPKA.m(7KB)
--------pathfinder.m(84B)
--------tcbin.m(687B)
--------weighted.m(4KB)
--------fill_between.m(625B)
--------plot_analysiswindow_stats.m(2KB)
--------fminsearchbnd.m(8KB)
--------boxcar_smooth.m(317B)
----README.md(5KB)
----simulation_code()
--------fitted_modelcompare.m(5KB)
--------SDTfast.m(12KB)
--------confidence_signature.m(2KB)
--------plot_gridsearch.m(11KB)
--------run_gridsearch.m(281B)
--------plot_confidence_signature.m(3KB)
--------trcut.m(307B)
--------compute_confidence.m(2KB)
--------fitmodel2pka.m(7KB)
--------pathfinder.m(168B)
--------EvidenceAccumulation.m(5KB)
--------Yates_simulation.m(10KB)
--------db_cost.m(5KB)
--------Kernel_Compute.m(16KB)
--------run_fittings.m(286B)
--------sdt_prediction_animal.m(2KB)
--------plot_yates.m(5KB)
--------grid_search_like.m(5KB)