Unfold.jlダウンロード - Unfold.jlソースコードのダウンロード

Unfold.jl

その他のソースコード

v0.7.7

ダウンロード

推定視覚化シミュレーション入札パイプラインデコード統計

生体信号に対して線形 / GAM / 階層 / デコンボリューション回帰を実行するためのツールボックス。

この種のモデリングは、エンコードモデリング、線形デコンボリューション、時間応答関数 (TRF)、線形システム同定としても知られており、おそらく他の名前でも知られています。 HRF ベースの関数と瞳孔拡張ベースを備えた fMRI モデルもサポートされています。

はじめる

?Pythonユーザー?

私たちは明らかに Julia をお勧めしますが、Python ユーザーは juliacall/Unfold を Python から直接使用できます。

ジュリアのインストール

クリックして展開します

julia をインストールするための推奨される方法は juliaup です。これにより、たとえば、後で Julia を簡単に更新できるだけでなく、アルファ/ベータバージョンなどをテストすることもできます。

TL:DR;明示的な手順を読みたくない場合は、次のコマンドをコピーしてください。

窓

AppStore -> JuliaUp、または CMD でwinget install julia -s msstore

Mac と Linux

curl -fsSL https://install.julialang.org | shどのシェルでもcurl -fsSL https://install.julialang.org | sh

Unfold.jl のインストール

 using Pkg
Pkg . add ( " Unfold " )

使用法

広範なチュートリアルや説明などについては、ドキュメントを参照してください。

ドキュメントに関するヒント

オンラインでドキュメントを読むことができます。 - または、 ?fit 、 ?effects julia-REPL 機能を使用します。ドキュメントをフィルタリングするには、たとえば?fit(::UnfoldModel)を使用します。

ここでは、何が起こるかについて簡単に説明します。

必要なもの

 using Unfold

events :: DataFrame

# formula with or without random effects
f = @formula 0 ~ 1 + condA
fLMM = @formula 0 ~ 1 + condA + ( 1 | subject) + ( 1 | item)

# in case of [overlap-correction] we need continuous data plus per-eventtype one basisfunction (typically firbasis)
data :: Array{Float64,2}
basis = firbasis (τ = ( - 0.3 , 0.5 ),srate = 250 ) # for "timeexpansion" / deconvolution

# in case of [mass univariate] we need to epoch the data into trials, and a accompanying time vector
epochs :: Array{Float64,3} # channel x time x epochs (n-epochs == nrows(events))
times = range ( 0 ,length = size (epochs, 3 ),step = 1 / sampling_rate)

いずれかのモデルに適合するために、Unfold.jl は統一された構文を提供します。

重複補正	混合モデリング	ジュリア構文
		`fit(UnfoldModel,[Any=>(f,times)),evts,data_epoch]`
×		`fit(UnfoldModel,[Any=>(f,basis)),evts,data]`
	×	`fit(UnfoldModel,[Any=>(fLMM,times)),evts,data_epoch]`
×	×	`fit(UnfoldModel,[Any=>(fLMM,basis)),evts,data]`

Unfold (MATLAB) との比較

クリックして展開します

matlab のバージョンはまだ維持されていますが、活発な開発は Julia で行われています。

特徴	展開する	混合されていない（消滅した）	展開.jl
重なり補正	×	×	×
非線形スプライン	×	×	×
スピード			⚡ 2～100倍
GPUのサポート
プロットツール	×		UnfoldMakie.jl
インタラクティブなプロット			楽しみにしていてください - 近日公開予定です!
シミュレーションツール	×		UnfoldSim.jl
入札サポート	×		アルファ: UnfoldBIDS.jl)
健全性チェック	×		×
チュートリアル	×		×
単体テスト	×		×
代替塩基、例: HRF (fMRI)			×
異なる基底関数を組み合わせる			×
イベントごとに異なる時間枠			×
混合モデル		×	×
アイテムと対象の効果		(x)	×
デコード			UnfoldDecode.jl
外れ値のロバストフィット			多くのオプション (ただし遅い)
?Pythonのサポート			ジュリアコール経由

貢献

貢献は大歓迎です。これらには、タイプミス、バグレポート、機能リクエスト、速度の最適化、新しいソルバー、より良いコード、より良いドキュメントなどが考えられます。

貢献方法

問題を提起したり、プルリクエストを開始したりすることは大歓迎です。

ドキュメントの追加

Literate.jl ドキュメントを作成し、 docs/literate/FOLDER/FILENAME.jlに配置することをお勧めします。 FOLDER HowTo 、 Explanation 、 Tutorial 、またはReferenceです (4 つのカテゴリについて読むことをお勧めします)。
Literate.jl は、 .jlファイルを.mdに自動的に変換し、 docs/src/generated/FOLDER/FILENAME.mdに配置します。
docs/src/generated/FOLDER/FILENAME.mdを参照して make.jl を編集します。

貢献者

_{ジュディス・シェパーズ} ? ✅ ? ️	_{ベネディクト・エヒンガー} ? ✅ ? ️ ? ️ ? ?	_{ルネ・スカキーズ} ? ✅ ?	_{マンパバーマン} ?	_{フィリップ・アルデイ} ?	_{デイブ・クラインシュミット}	_{サケット・サラブ} ?
_{シュッダ-bpn} ?	_{ウラジーミル・ミヘエフ} ?	_{カルメナンメ}	_{マクシミリアン・ヴァン・ミゲム} ?