脑机接口

MATLAB数硬币的代码通过大脑和行为的联合分解来证明脑机接口控制中的学习。该存储库包含在中再现分析所需的所有代码。探索了支持脑计算机接口学习的功能网络的中尺度组织。必选套餐所需的MATLAB工具箱：eeglab，实地考察所需的Python工具箱：os，numpy，scipy，sys；（来自的NMF）所需的R工具箱：R.matlab，ggplot2，dplyr，coin，lmPer，汽车，aplpack，RColorBrewer，wesanderson，ez，plyr。指示前处理功能连接性和行为数据非常干净，因此需要最少的预处理。运行preproc_behav.m以获取每个科目的成绩和学习率（斜率）的摘要统计信息。运行preproc_wpli和preproc_wpli_pr.m以制作FC数据和阶段随机化的FC数据。这将调用函数wrapper_wpli.m和wrapper_pr_wpli.m。该脚本将使用Fieldtrip中的一个辅助函数来组合平面梯度仪，为每个试验使用定制的辅助函数get_window_wpli.m计算wPLI，并为每个会话保存一个矩阵。

这款MATLAB工具箱包含了经过严格测试的算法和工具源码，特别适合用于毕业设计和课程设计作业。所有的源码均可以直接运行，保证您能够安心下载和使用。如有任何使用问题，请随时联系我们，我们将第一时间为您解答。

这份脑图涵盖Hadoop相关知识点，可供学习和参考。

这是我个人学习Scala时总结的思维导图。

项目由离线分析和实时分析两部分组成。离线分析从Hive获取模拟业务数据，处理后存储于MySQL。实时分析从Kafka获取模拟业务数据，经Spark Streaming处理后存储于MySQL。

FSL MRI脑影像分析指南 本指南概述使用FSL软件包进行MRI脑影像分析的流程及常用工具： 1. 安装与学习资源: FSL官方网站提供详细的安装教程。 FSL Course是深入学习FSL的优秀资源。 2. 预处理: 颅骨剥离 (BET): 去除头骨及非脑组织。 感兴趣区域选取 (FSLROI): 提取目标脑区。 3. 图像分割: FAST: 基于模型的快速组织分割，包含偏置场校正功能。 Partial Volume Segmentation: 处理组织边界模糊问题，提高分割精度。 4. 结果统计与分析: FSLSTATS: 提取分割结果的统计指标(如体积、平均强度等)。 FIRST: 皮层下结构(如海马、丘脑)的自动分割与统计分析。 Vertex Analysis: 基于表面的皮层形态学分析。 Volumetric Analysis: 基于体素的脑区体积分析。 5. 信息汇总: 整合分析结果，撰写研究报告。

基于 MATLAB，提供 GUI 界面，用于脑电信号处理。

这是一个用于计算脑电信噪比的算法，现在与大家分享。

周阳老师整理的 Redis 脑图，全面涵盖 Redis 知识点。 脑图内容： Redis 简介 Redis 数据类型 Redis 基本命令 Redis 事务和持久化 Redis 集群 Redis 应用场景

IPS接口，用于国际支付的快捷方式。