基于MATLAB的非参数动态功能连接(NDFC)软件

dFCwalk是一个MATLAB工具箱，用于分析从大脑活动时间序列估计的功能连接 (dFC) 的动态变化。它将dFC描述为功能网络空间中的复杂随机游走，将dFC重新配置视为结合了“流动性”和“协调性”的平滑过程。 与其他方法不同，dFCwalk不需要提取离散连接状态。工具箱提供MATLAB函数来量化dFC随机游走的特征： dFC速度分析: 提取随时间变化的FC重新配置速率分布，用于速度或缩放分析。 元连接(MC)分析: 识别功能链接组，其波动随时间变化，并定义了真正的dFC模块，这些模块沿着特定的dFC元集线器控制器组织（区别于传统的FC模块和集线器）。对每个dFC模块进行dFC速度分析。 dFCwalk主要应用于fMRI静息状态数据，但也可扩展到其他类型的神经活动时间序列，例如局部场电位、EEG、MEG和fNIRS。

我参考了他人的代码并进行了修改，编写了用于分析ADC动态参数的MATLAB源代码，并添加了详细的注释。欢迎进行交流。

Aggarwal, P., & Gupta, A. (2019) 提出了一种用于检测自闭症患者动态大脑网络异常连通性的多元图学习方法。该方法在医学图像分析领域展示了显著的潜力，详细阐述了其MATLAB实现。

聚类分析是机器学习和数据挖掘领域重要技术之一，与监督学习不同，聚类分析无需类别或标签指导，因此如何选择适当的聚类个数一直是难点。为解决这一问题，提出了一种基于Dirichlet过程混合模型的新型聚类算法，采用collapsed Gibbs采样算法对模型参数进行估计。新算法基于非参数贝叶斯模型框架，通过连续采样优化模型参数，实现自适应聚类个数。在人工合成和真实数据集上的实验表明，该算法表现出良好的聚类效果。

基于非线性色调映射的方法，Matlab开发了一种高效的动态阴影检测算法。这种算法在识别运动阴影时表现出色，为图像处理领域带来了新的技术突破。

此代码执行双尾 Cox-Stuart 检验的一种版本，用于检验向量 V 中是否存在趋势。该检验的零假设是 V 中不存在趋势。检验结果在 H 中返回，其中 H = 1 表示在 alpha 显著性水平上拒绝原假设，H = 0 表示未能在 alpha 显著性水平上拒绝原假设。

这个功能适用于ADSL服务器，特别是使用花生壳作为域名的情况。用户可以先执行PING.BAT按钮来检测域名连接，然后获取IP地址，最后使用ADP连接远程的SQL2000。

这是一个具有两个入口流和一个出口流的非等容非等温反应釜（CSTR）。在反应釜中，乙酸和乙醇反应生成乙酸乙酯，并释放热量。开发了五个状态方程，涉及四个输入变量和五个输出变量。在t域中，通过m文件“cstr1.m”和“plot_cstr1.m”求解这些方程。使用“cstr1_linearized.m”中的Jacobian函数对状态方程进行线性化，并通过ode15s方法进行求解。在s域中，通过Simulink文件“cstr1_s_block.slx”给出传递函数参数，这些参数来自于“cstr1_linearized.m”中的系数矩阵。此外，通过“cstr1_s_block_control.slx”文件实现了Ziegler-Nichols手动调整规则，建立了简单反馈和级联控制方案。

MATLAB开发——基于主成分分析的多参数响应映射方法。利用MATLAB实现的多参数响应映射方法，通过主成分分析技术对数据进行处理和分析。