文件名称：matlab矩阵求和函数代码-Comparison-between-two-implementation-approaches-of-TRCA
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文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-02 02:58:49
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matlab矩阵求和函数代码Matlab 中 TRCA 的两种实现方法的比较 SSVEP 识别中使用的最先进算法之一是任务相关组件分析 (TRCA)。 这里我比较了 Matlab 中 TRCA 的两种实现方法。 一个是由 Masaki Nakanishi 在 . 基于这个版本（参见trca.m），我提出了一种新的实现方式，计算速度更快，参见trca_fast.m。 它们之间的主要区别在于函数 trca() 使用 FOR 循环来计算协方差矩阵，而 trca_fast() 使用矩阵计算来计算协方差矩阵。 我们知道 Matlab 使用矩阵计算比使用 FOR 循环更好地进行计算，trca_fast() 可以更快地进行计算。 使用 FOR 循环： 它计算 FOR 循环（即 S 和 Q）中任意两次试验之间的协方差矩阵的总和，如以下代码所示： % eeg : Input eeg data % (# of channels, Data length [sample], # of trials) for trial_i = 1:1:num_trials-1 x1 = squeeze(eeg(:,:,tr
【文件预览】：
Comparison-between-two-implementation-approaches-of-TRCA-in-Matlab-main
----cal_error.png(77KB)
----LICENSE(34KB)
----README.md(5KB)
----trca_fast.m(1KB)
----trca.m(1KB)
----comparison_trca_trca_fast.m(2KB)
----cal_time.png(88KB)