Unfold.jl下載 - Unfold.jl原始碼下載

Unfold.jl

其他源碼

v0.7.7

下載

預估視覺化模擬投標管道解碼統計數據

對生物訊號執行線性/GAM/分層/反捲積回歸的工具箱。

這種建模也稱為編碼建模、線性反捲積、時間響應函數 (TRF)、線性系統識別，可能還有其他名稱。也支援具有 HRF 基礎函數和瞳孔擴張基礎的 fMRI 模型。

入門

？

我們明確推薦 Julia - 但 Python 使用者可以直接從 python 使用 juliacall/Unfold！

茱莉亞安裝

點擊展開

建議的安裝 julia 的方式是 juliaup。例如，它允許您稍後輕鬆更新 Julia，還可以測試 alpha/beta 版本等。

TL：博士；如果你不想閱讀明確的說明，只需複製以下命令

視窗

AppStore -> JuliaUp，或在 CMD 中winget install julia -s msstore

蘋果電腦和Linux

curl -fsSL https://install.julialang.org | sh在任何 shell 中

展開.jl 安裝

 using Pkg
Pkg . add ( " Unfold " )

用法

請查看文件以獲取詳細的教程、解釋等！

文件上的 Tipp

您可以在線上閱讀文件： - 或使用?fit 、 ?effects julia-REPL 功能。若要篩選文檔，請使用例如?fit(::UnfoldModel)

以下是預期結果的快速概述。

你需要什麼

 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)

為了適應任何模型，Unfold.jl 提供了統一的語法：

重疊校正	混合建模	朱莉婭語法
		`fit(UnfoldModel,[Any=>(f,times)),evts,data_epoch]`
x		`fit(UnfoldModel,[Any=>(f,basis)),evts,data]`
	x	`fit(UnfoldModel,[Any=>(fLMM,times)),evts,data_epoch]`
x	x	`fit(UnfoldModel,[Any=>(fLMM,basis)),evts,data]`

與展開的比較（matlab）

點擊展開

matlab 版本仍然保留，但 Julia 正在積極開發。

特徵	展開	未混合（已失效）	展開.jl
重疊校正	x	x	x
非線性樣條	x	x	x
速度			⚡ 2-100x
GPU支援
繪圖工具	x		展開Makie.jl
互動式繪圖			敬請期待 - 即將推出！
模擬工具	x		UnfoldSim.jl
投標支持	x		阿爾法：UnfoldBIDS.jl)
健全性檢查	x		x
教學	x		x
單元測試	x		x
替代基礎，例如 HRF (fMRI)			x
混合不同的基底函數			x
每個事件有不同的時間窗口			x
混合模型		x	x
項目和主題效果		(x)	x
解碼			展開解碼.jl
異常值穩健擬合			很多選項（但速度較慢）
?Python支持			通過朱莉婭卡爾

貢獻

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_純素？	_{弗拉基米爾·米赫耶夫} ？	_卡梅納姆	_{馬克西米連·範·米格姆} ？