Matlab阶跃序列封装函数

BCI Buffer是一个跨平台、语言无关的框架，用于构建脑-计算机接口实验。它采用客户端-服务器架构，多个客户端可将数据发送至中心服务器进行集中管理和存储。支持的编程语言包括Matlab、Octave、Java、Python、C#和C。Matlab和Octave版本还提供信号分析、分类和示例演示。

本项目是一个TortoiseSVN的简单包装，用于在Matlab环境下方便地操作TortoiseSVN。通过该工具，用户可以直接在Matlab中执行SVN操作，简化开发过程。

此文件说明系统响应如何随ω和j的微小变化而改变。

介绍了针对EEG功率谱多元时间序列的个体或群体的经验正交函数分析(EOF)计算。源码提供了多个版本，适用于不同的上下文，包括只返回第一个EOF和返回所有N个EOF的代码。

Thang Luong、Eugene Brevdo和赵瑞编写的神经机器翻译（seq2seq）教程，这是谷歌项目的一个分支。本教程帮助使用稳定TensorFlow版本的研究者快速上手。它详细介绍了如何构建竞争力强的seq2seq模型，特别适用于神经机器翻译任务。教程提供了最新的解码器/注意包装器，结合了TensorFlow 1.2数据迭代器和专业的递归模型知识，为构建最佳NMT模型提供了实用的提示和技巧。完整的实验结果和预训练模型在公开可用的数据集上进行验证。

这是LightGBM的MATLAB封装库，允许用户在MATLAB环境中使用LightGBM进行机器学习模型的开发和应用。

SpikeAnalyzer 是一个MATLAB工具，帮助检测fMRI时间序列中的非生理性峰值（异常值）。虽然它不能替代人工检查，但它能够帮助您挑选出可疑扫描，供进一步分析，如使用SPM工具中的spm_movie进行详细查看。 SpikeAnalyzer提供了两种检测方式： 通过对EPI系列总体活动的一阶导数进行阈值判断； 通过对运动速度进行阈值判断。 所有超过设定阈值的扫描将被标记为可疑扫描（即潜在的异常扫描）。在可视化图中，第一种方式检测到的峰值将以浅蓝色的垂直条形式显示，而第二种方式检测到的峰值则以浅红色标记。 您可以通过这些图形直观地看到峰值在全局活动中的“跳跃”，或者在一阶导数中以突然的变化出现。一阶导数方法尤为适用于定义阈值，因为除了某些轻微波动外，原始全局均值曲线即使在跳跃后通常也能接近零。这些“跳跃”现象可能是由扫描仪故障或对象移动造成的。 为了评估后者原因，SpikeAnalyzer结合对象运动参数来在定义的扫描窗口内预测全局均值（默认值）。

NeuroBayes的MATLAB封装器使得通过CPP编写的NeuroBayes人工神经网络库在MATLAB环境中使用成为可能。这个封装器利用MEX-File Creation API [0]，通过简单的安装步骤，您可以在MATLAB中调用nb_expert(input_vector, filepath_expertise)来使用NeuroBayes专家。详细安装指南包括在mexit.m文件中插入头文件和共享库路径，然后执行run mexit.m以生成必要的输出文件nb_expert.o和nb_expert.mex64。测试用例和示例可在testit.m文件中查看。

时间序列数据分析的Matlab实现代码。