Post Processing Ultimate v1.4.7.

tt变换matlab代码MID处理流水线 该存储库具有在货币激励延迟 (MID) 任务期间通过拟合单主题 GLM 和绘制 VOI 时间课程来预处理和分析功能性磁共振成像 (fmri) 数据的代码。 我们将分析来自 2 个科目的数据。 每个受试者在 2 次扫描运行中执行 MID 任务，并提供以下信息： 6 个条件（0,1,5 增益/损失试验） 每个条件 15 次试验，所以总共 90 次试验 试用时间： 0-2 秒：中间演示 4.25-5 s：目标“窗口”（即目标将出现在此时间窗口内的某个时间） 6-8 秒：结果展示 试验间隔 (ITI) 为 2、4 或 6 秒，所有试验平均为 4 秒 入门 软件要求 （仅用于保存和绘制 ROI 时间课程） （仅用于其 niftiRead() 函数将 nifti 文件加载到 matlab 中以保存时间课程） 权限 确保用户有权执行脚本。 从终端命令行，cd 到包含这些脚本的目录。 然后输入： chmod 777 *sh chmod 777 *py 能够执行它们。 这只需要运行一次。 功能磁共振成像管道 检查原始数据 原始 fMRI 和解剖数据应该在这里，相

Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume III,Practical Algorithm Development 第三卷，PDF完整版！！！

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fastF0Nls-基本频率的快速非线性最小二乘估计（又称音高） 在许多实际应用中会遇到周期性信号，例如音乐处理，语音处理，声纳，顺序分析和心电图（ECG）。 可以将此类信号建模为正弦曲线的加权总和，这些正弦曲线的频率是公共基频的整数倍，在音频和语音应用中，该基频通常称为音高。 因此，上述应用中的一个重要且基本的问题是从观察到的（通常是嘈杂的）数据集中估算该基本频率。 从简单的基于相关的方法（例如PRAAT，RAPT，YIN和Kaldi）到参数方法（例如子空间方法，滤波方法，谐波求和和NLS），科学文献中已经提出了多种估计方法。 尽管一般而言，参数化方法比基于相关性的方法更准确，对噪声更强

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统计信号处理（估计理论），国外经典教材，英文版，分为上下两册，另一册为检测理论