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  •  MATLAB Root : D:\Program Files\MATLAB\R2016b  MATLAB Version : 9.1.0.441655 (R2016b)  OpenGL : hardware  Operating System : Microsoft Windows 10 专业版  Processor ID : x86 Family 111 Model ...

    有大神帮忙看看吗?

    网上找的代码,在我的电脑下运行,总是出错,出错位置如下:

    >> [py,mse] = svmpredict(Y_test,X_test,model);
    Mean squared error = 0.0879962 (regression)
    Squared correlation coefficient = 0.645314 (regression)

    报错提示如下:

    ------------------------------------------------------------------------
              Access violation detected at Fri Feb 07 13:22:55 2020
    ------------------------------------------------------------------------

    Configuration:
      Crash Decoding      : Disabled - No sandbox or build area path
      Crash Mode          : continue (default)
      Current Graphics Driver: ATI Technologies Inc. Radeon(TM) RX 460 Graphics Version 4.5.13464 Compatibility Profile Context 21.19.409.256
      Default Encoding    : GBK
      Deployed            : false
      Graphics card 1     : Advanced Micro Devices, Inc. ( 0x1002 ) Radeon(TM) RX 460 Graphics Version 21.19.409.256
      Graphics card 2     : Advanced Micro Devices, Inc. ( 0x1002 ) AMD Radeon R5 Graphics Version 21.19.409.256
      Host Name           : DESKTOP-E6HVKN9
      MATLAB Architecture : win64
      MATLAB Entitlement ID: Unknown
      MATLAB Root         : D:\Program Files\MATLAB\R2016b
      MATLAB Version      : 9.1.0.441655 (R2016b)
      OpenGL              : hardware
      Operating System    : Microsoft Windows 10 专业版
      Processor ID        : x86 Family 111 Model 101 Stepping 1, AuthenticAMD
      Virtual Machine     : Java 1.7.0_60-b19 with Oracle Corporation Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM mixed mode
      Window System       : Version 10.0 (Build 14393)

    Fault Count: 1


    Abnormal termination:
    Access violation

    Register State (from fault):
      RAX = 0000000000000038  RBX = 0000000000000031
      RCX = 0000000000000000  RDX = 00000001003c4280
      RSP = 00000000043f8ab8  RBP = 0000000000000031
      RSI = 0000000107d58cd0  RDI = 0000000000000031
     
       R8 = 0000000000000000   R9 = 0000000000008000
      R10 = 0000000000000000  R11 = 00000000043f8a60
      R12 = 00000000043fc320  R13 = 0000000000000002
      R14 = 000000008cb40b30  R15 = 000000000f72f828
     
      RIP = 000000018008a5c8  EFL = 00010206
     
       CS = 0033   FS = 0053   GS = 002b

    Stack Trace (from fault):
    [  0] 0x000000018008a5c8 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\libmx.dll+00566728 mxGetPr+00000000
    [  1] 0x00007ff823c51a00 E:\论文_张莉\02_基于无人机多光谱遥感的大豆叶面积指数反演研究\01_test_svm\libsvm-new\svmpredict.mexw64+00006656
    [  2] 0x00007ff823c51cff E:\论文_张莉\02_基于无人机多光谱遥感的大豆叶面积指数反演研究\01_test_svm\libsvm-new\svmpredict.mexw64+00007423 mexFunction+00000543
    [  3] 0x00000000fc5fc5d1 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\libmex.dll+00116177 mexRunMexFile+00000129
    [  4] 0x00000000fc5fb2e2 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\libmex.dll+00111330 mexFeature_mexver+00001794
    [  5] 0x00000000fc5fa506 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\libmex.dll+00107782 mexUnlock+00020182
    [  6] 0x00000000163846de D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_dispatcher.dll+00018142 Mfh_file::dispatch_fh_impl+00000434
    [  7] 0x00000000163844b6 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_dispatcher.dll+00017590 Mfh_file::dispatch_fh+00000062
    [  8] 0x0000000016385827 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_dispatcher.dll+00022567 Mfunction_handle::dispatch+00001015
    [  9] 0x0000000016648c29 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+00887849 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::iserializer<boost::archive::binaryTerm_iarchive,ir::IrTree> >::get_instance+00798773
    [ 10] 0x000000001665728f D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+00946831 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::iserializer<boost::archive::binaryTerm_iarchive,ir::IrTree> >::get_instance+00857755
    [ 11] 0x0000000016657b75 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+00949109 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::iserializer<boost::archive::binaryTerm_iarchive,ir::IrTree> >::get_instance+00860033
    [ 12] 0x0000000016659151 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+00954705 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::iserializer<boost::archive::binaryTerm_iarchive,ir::IrTree> >::get_instance+00865629
    [ 13] 0x0000000016659c95 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+00957589 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::iserializer<boost::archive::binaryTerm_iarchive,ir::IrTree> >::get_instance+00868513
    [ 14] 0x000000001665932f D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+00955183 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::iserializer<boost::archive::binaryTerm_iarchive,ir::IrTree> >::get_instance+00866107
    [ 15] 0x000000001665940d D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+00955405 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::iserializer<boost::archive::binaryTerm_iarchive,ir::IrTree> >::get_instance+00866329
    [ 16] 0x0000000016648041 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+00884801 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::iserializer<boost::archive::binaryTerm_iarchive,ir::IrTree> >::get_instance+00795725
    [ 17] 0x00000000165c9eab D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+00368299 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::iserializer<boost::archive::binaryTerm_iarchive,ir::IrTree> >::get_instance+00279223
    [ 18] 0x00000000165c9740 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+00366400 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::iserializer<boost::archive::binaryTerm_iarchive,ir::IrTree> >::get_instance+00277324
    [ 19] 0x00000000165c3f8f D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+00343951 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::iserializer<boost::archive::binaryTerm_iarchive,ir::IrTree> >::get_instance+00254875
    [ 20] 0x00000000165c3aa1 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+00342689 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::iserializer<boost::archive::binaryTerm_iarchive,ir::IrTree> >::get_instance+00253613
    [ 21] 0x00000000165c3991 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+00342417 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::iserializer<boost::archive::binaryTerm_iarchive,ir::IrTree> >::get_instance+00253341
    [ 22] 0x00000000167503e9 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+01967081 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::oserializer<boost::archive::polymorphic_oarchive,foundation::msg_svc::eventmgr::BaseEvent> >::get_instance+00003353
    [ 23] 0x0000000016750372 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+01966962 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::oserializer<boost::archive::polymorphic_oarchive,foundation::msg_svc::eventmgr::BaseEvent> >::get_instance+00003234
    [ 24] 0x0000000016612a61 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_lxe.dll+00666209 boost::serialization::singleton<boost::archive::detail::iserializer<boost::archive::binaryTerm_iarchive,ir::IrTree> >::get_instance+00577133
    [ 25] 0x000000001846b3bd D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\m_interpreter.dll+00504765 inEvalCmdWithLocalReturn+00000065
    [ 26] 0x00000000fb608ced D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\libmwbridge.dll+00101613 mnGetPrompt+00012957
    [ 27] 0x00000000fb609ba3 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\libmwbridge.dll+00105379 mnParser+00001091
    [ 28] 0x0000000015ad6841   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mcr.dll+00223297 mcr::runtime::setInterpreterThreadToCurrent+00025585
    [ 29] 0x0000000015ad57d7   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mcr.dll+00219095 mcr::runtime::setInterpreterThreadToCurrent+00021383
    [ 30] 0x0000000015ad5853   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mcr.dll+00219219 mcr::runtime::setInterpreterThreadToCurrent+00021507
    [ 31] 0x0000000015ad6141   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mcr.dll+00221505 mcr::runtime::setInterpreterThreadToCurrent+00023793
    [ 32] 0x00000000fd01d347   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\iqm.dll+00578375 iqm::UserEvalPlugin::pre+00030679
    [ 33] 0x00000000fd029e7c   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\iqm.dll+00630396 iqm::UserEvalPlugin::pre+00082700
    [ 34] 0x00000000fd017480   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\iqm.dll+00554112 iqm::UserEvalPlugin::pre+00006416
    [ 35] 0x00000000fd02c99a   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\iqm.dll+00641434 iqm::UserEvalPlugin::pre+00093738
    [ 36] 0x00000000fcff9a37   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\iqm.dll+00432695 iqm::PackagedTaskPlugin::PackagedTaskPlugin+00000727
    [ 37] 0x00000000fcffa08f   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\iqm.dll+00434319 iqm::PackagedTaskPlugin::execute+00000575
    [ 38] 0x00000000fcff9aa9   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\iqm.dll+00432809 iqm::PackagedTaskPlugin::PackagedTaskPlugin+00000841
    [ 39] 0x00000000fcff9f04   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\iqm.dll+00433924 iqm::PackagedTaskPlugin::execute+00000180
    [ 40] 0x00000000fcfd42fa   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\iqm.dll+00279290 iqm::Iqm::setupIqmFcnPtrs+00071530
    [ 41] 0x00000000fcfd41d3   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\iqm.dll+00278995 iqm::Iqm::setupIqmFcnPtrs+00071235
    [ 42] 0x00000000fcfb9e5a   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\iqm.dll+00171610 iqm::Iqm::deliver+00003274
    [ 43] 0x00000000fcfbad2f   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\iqm.dll+00175407 iqm::Iqm::deliver+00007071
    [ 44] 0x0000000100108173 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\libmwservices.dll+01147251 services::system_events::PpeDispatchHook::dispatchOne+00019059
    [ 45] 0x000000010010c3a3 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\libmwservices.dll+01164195 sysq::addProcessPendingEventsUnitTestHook+00001923
    [ 46] 0x000000010010c580 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\libmwservices.dll+01164672 sysq::addProcessPendingEventsUnitTestHook+00002400
    [ 47] 0x000000010010d685 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\libmwservices.dll+01169029 sysq::getCondition+00002917
    [ 48] 0x000000010010e4b2 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\libmwservices.dll+01172658 svWS_ProcessPendingEvents+00000162
    [ 49] 0x0000000015ad6b7d   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mcr.dll+00224125 mcr::runtime::setInterpreterThreadToCurrent+00026413
    [ 50] 0x0000000015ad726a   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mcr.dll+00225898 mcr::runtime::setInterpreterThreadToCurrent+00028186
    [ 51] 0x0000000015ace385   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mcr.dll+00189317 mcr_process_events+00010293
    [ 52] 0x0000000015ad02d2   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mcr.dll+00197330 mcr_process_events+00018306
    [ 53] 0x0000000015a1bd0e D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\MVMLocal.dll+00245006 mvm_server::inproc::LocalFactory::terminate+00070846
    [ 54] 0x00000000fa942cd9   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mvm.dll+01125593 mvm::detail::initLocalMvmHack+00000521
    [ 55] 0x00000000fa9432a5   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mvm.dll+01127077 mvm::detail::SessionImpl::privateSession+00000373
    [ 56] 0x00000000fa9434b1   D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mvm.dll+01127601 mvm::detail::SessionImpl::privateSession+00000897
    [ 57] 0x0000000140006fd5 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\MATLAB.exe+00028629
    [ 58] 0x0000000140007661 D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\MATLAB.exe+00030305
    [ 59] 0x00007ff8335b8364                   C:\Windows\System32\KERNEL32.DLL+00033636 BaseThreadInitThunk+00000020
    [ 60] 0x00007ff8340470d1                      C:\Windows\SYSTEM32\ntdll.dll+00422097 RtlUserThreadStart+00000033


    This error was detected while a MEX-file was running. If the MEX-file
    is not an official MathWorks function, please examine its source code
    for errors. Please consult the External Interfaces Guide for information
    on debugging MEX-files.

    If this problem is reproducible, please submit a Service Request via:
        http://www.mathworks.com/support/contact_us/

    A technical support engineer might contact you with further information.

    Thank you for your help.** This crash report has been saved to disk as C:\Users\hgsxx\AppData\Local\Temp\matlab_crash_dump.14132-1 **


    Caught MathWorks::System::FatalException
    [Please exit and restart MATLAB]>> 

     

    代码如下:

    x=[1028.371654        959.1841538        956.84571        27.10416667        27.37333333        25.75
    959.1841538        956.84571        939.7041246        27.37333333        25.75        25.65833333
    956.84571        939.7041246        886.8804196        25.75        25.65833333        25.5925
    939.7041246        886.8804196        810.1564075        25.65833333        25.5925        25.26833333
    886.8804196        810.1564075        766.6538244        25.5925        25.26833333        25.13333333
    810.1564075        766.6538244        777.3155086        25.26833333        25.13333333        25.34166667
    766.6538244        777.3155086        708.5305564        25.13333333        25.34166667        25.54
    777.3155086        708.5305564        1138.258526        25.34166667        25.54        30.63083333
    708.5305564        1138.258526        1151.379901        25.54        30.63083333        30.7125
    1138.258526        1151.379901        1156.958557        30.63083333        30.7125        30.675
    1151.379901        1156.958557        1171.215125        30.7125        30.675        30.82583333
    1156.958557        1171.215125        1161.593226        30.675        30.82583333        30.4975
    1171.215125        1161.593226        781.6023678        30.82583333        30.4975        27.84666667
    1161.593226        781.6023678        612.17396        30.4975        27.84666667        27.275
    781.6023678        612.17396        609.070022        27.84666667        27.275        27.70583333
    612.17396        609.070022        607.4263711        27.275        27.70583333        27.85666667
    609.070022        607.4263711        640.2421636        27.70583333        27.85666667        27.845
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    1088.605079
    1069.821424
    1094.441434
    1147.30122
    1182.625624
    1171.851114
    1416.323402
    1402.490374
    1425.07512
    1417.48991
    1410.82007
    1395.041333
    1402.41428
    1402.16707
    1402.479577
    1398.284501
    1786.600513
    1022.58609
    794.9068274
    670.7098925
    1347.161576
    1514.301902
    1556.678165
    1689.186937
    1650.380243
    1626.521117
    1508.872806
    1526.508911
    1653.658951
    1665.527551
    1664.722489
    1633.289333
    1644.415188
    1664.797147
    1673.686013
    1627.213411
    2499.805708
    1835.908291
    1970.353867
    1896.792688
    697.6351053
    672.9046116
    545.8299657
    576.4885672
    574.3578818
    586.4742195
    1468.855021
    886.6352393
    754.8599557
    2297.956451
    2176.422161
    2057.532399
    2176.500701
    2385.168589
    2369.154109
    2094.301853
    2510.571627
    2362.31383
    2367.871701
    2249.666409
    2059.333555
    1926.228167
    2037.977193
    2127.439716
    1648.714024
    1561.640429
    2292.351138
    2112.7879
    2163.402464
    2050.27454
    1933.826947
    1804.186918
    1703.58851
    1256.163552
    1479.70762
    1518.980446
    2616.011448
    1802.886167
    1728.592329
    1091.740875
    1535.095214
    2023.706186
    1959.425668
    1971.848453
    2120.959504
    1704.870338
    1313.671485
    1858.197254
    1961.828444
    2116.620446
    1817.866018
    1433.93257
    2285.964682
    2205.521073
    1919.215912
    1979.44367
    1843.382092
    2247.560871
    1873.134762
    1875.413956
    2003.6789
    1952.953007
    1043.986635
    1338.110741
    1750.614398
    1871.176146
    1395.290968
    1431.744263
    1429.275226
    1430.361559
    1396.361311
    1331.847452
    1272.224547
    1280.220597
    2584.189937
    2465.185495
    2337.469502
    2323.709064
    2333.949913
    2319.830043
    2108.15023
    1572.099018
    1747.790212
    1894.641548
    1842.296674
    1083.39741
    961.740923
    911.5714507
    847.9055651
    861.7889418
    846.3753926
    832.8252524
    771.9408473
    818.2735089
    764.7561174
    734.777984
    2463.54149
    2226.329897
    2204.032365
    2119.208768
    1697.082568
    1674.809387
    1656.671669
    1699.927578
    1745.430376
    1772.569657
    1786.693828
    2207.282007
    2341.178071
    2294.047058
    2233.741453
    2106.501031
    1898.488567
    2072.230095
    1996.396274
    1824.257765
    2473.683995
    2410.234825
    2091.346487
    2207.780774
    1979.775708
    1891.914525
    1862.9024
    1888.482779
    1921.714952
    1947.7835
    1917.475012
    2722.565495
    2626.925489
    2228.672572
    2275.036348
    2035.530608
    1917.744953
    1692.782221
    1781.876525
    1725.760549
    1787.929433];


    Xdata=mapminmax(x')';   %按照行归一化[-1 1]
    Ydata=mapminmax(y')';
    [M,N]=size(x);
    X_train=Xdata(1:round(3*M/4),:);X_test=Xdata(round(3*M/4)+1:M,:);
    Y_train=Ydata(1:round(3*M/4),:);Y_test=Ydata(round(3*M/4)+1:M,:);
    [mse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(Y_train,X_train);%参数寻优    % bestc=3.0314   bestg=0.0118
    % 回归模型
    str = ['-s 3 -t 2 -c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg),' -p 0.01'];
    model = svmtrain(Y_train,X_train,str);
    % 模型预测
    [py,mse] = svmpredict(Y_test,X_test,model);  
    % 返归一化
    miny=min(y);maxy=max(y);
    py=postmnmx(py,miny,maxy);
    % 显示预测结果
    Y_test=y(round(3*M/4)+1:M,:);  % 原始数据

    plot(1:length(py),Y_test,'o'); 
    hold on
    plot(1:length(py),py); % 预测数据
    hold off
    Y_test=y(round(3*M/4)+1:M,:);  % 原始数据
    plot(1:length(py),Y_test,'o'); 
    hold on
    plot(1:length(py),py); % 预测数据
    hold off
    Y_test=y(round(3*M/4)+1:M,:);  % 原始数据
    plot(1:length(py),Y_test,'o'); 
    hold on
    plot(1:length(py),py); % 预测数据

     

     

    展开全文
  • 咚咚咚————【软件安装】解决Matlab启动缓慢问题(一...为什么换了一下硬盘重新过系统后就打开怎么慢了?两次安装都是把全部组件都选择安装上去了。 后来在matlab论坛上找到了解决办法,原因在于软件查找授权文件的
  • Matlab分享一个软件低通滤波算法

    千次阅读 2019-09-01 16:24:30
    前言:前一阵子学习了matlab的一些数据处理的基本操作,但是都没怎么用,很多操作忘记了,昨天晚上看到一个滤波算法思想感觉还不错,现在打算用Matlab来仿真看看具体效果怎样 正文: 代码如下:初次写Matlab的代码...

    前言:前一阵子学习了matlab的一些数据处理的基本操作,但是都没怎么用,很多操作忘记了,昨天晚上看到一个滤波算法思想感觉还不错,现在打算用Matlab来仿真看看具体效果怎样

    正文:

    代码如下:初次写Matlab的代码,可能里面很多不规范的操作,代码非常简单。

    这里设置了1000个样本,并添加一些高斯噪声,然后做一个类似窗口滤波的操作

    clear
    t = linspace(1,1000,1000); %采样频率
    sample = 1000 + randi(100,1000,1) - randi(100,1000,1); %设置一个样本并添加一定的扰动
    filter_s = randi(1,1000,1);%设置一个数组记录滤波过程中的滤波结果,用于绘图
    filter_c = 0.25; %设置滤波系数
    filter_f = zeros(5,1); %定义一个滤波窗口
    for i=1:1000 %循环采样并进行滤波
        filter_f(5)=sample(i) ;%把样本传进滤波器
        filter_s(i)=filter_f(1); %记录滤波过程中的滤波结果,用于绘图
        for j=5:-1:2 %滤波
            filter_f(j-1)=filter_f(j-1)+filter_c*(filter_f(j)-filter_f(j-1));
        end
    end
    plot(t,sample); %绘制样本数据图
    hold on; %在原图继续绘制
    plot(t,filter_s); %绘制滤波结果
    xlabel('t'), ylabel('Data'); %给图添加标签
    legend('Input Data','Filtered Data'); %两条曲线添加标签

    然后仿真看结果:

    效果还行,对于一些毛刺能够滤除,而且波形还算比较连续平滑。

    展开全文
  • MATLAB做脑区域掩膜(mask)

    千次阅读 热门讨论 2020-03-30 15:27:53
    掩膜有很多种方法,可以自己写程序(当然我不会,哪位仁兄可以指点我一下),也可以借助已有的软件包。 REST 这个是FMRI处理比较早期的一个软件,最新的是RESTplus,我把REST和RESTplus都下载了,事实证明好像...

    做掩膜有很多种方法,可以自己写程序(当然我不会,哪位仁兄可以指点我一下),也可以借助已有的软件包。

    • REST

    这个是FMRI处理比较早期的一个软件,最新的是RESTplus,我把REST和RESTplus都下载了,事实证明好像一样。

     

     

    (好久没写,我还去查了查怎么上传图片,废了老鼻子劲,居然拖过来就好了,我??黑人问号脸,他喵的)

    以上就是REST和RESTplus的打开界面,个人感觉新的还不如旧的显得高级。

    现在用到的是viewer部分:

    underlay下放的是ch2bet.nii,overlay下放的是aal.nii,结果是这样子:

    如果你想要一个固定的脑区,就可以点击Misc,然后set range of threshold

    比如29 to 30,就可以划分出左右脑岛,然后save cluster 就好了。

    • wfu_pickatlas(简直神器)

    直接在主页面打开,就是酱紫:

    选择Human atlas后,点击aal(AAL是一个脑区模板),就会出来所有脑区的名称,比如我想要脑岛的模板,就点击nsula_R和insula_L :

    点击save mask就完成了。

    附:wfu pickaltas下载地址:https://www.nitrc.org/projects/wfu_pickatlas/

    REST下载地址:http://restfmri.net/forum/index.php?q=rest

    本文完,期待下一次会写什么~~~

    展开全文
  • 一个可以测定反应时的软件,大致是测定屏幕上出现图像人去反应点击所用的时间
  • MATLAB 主要特点 1 简单易学 2 代码短小高效 3 计算功能强大 ...工作环境用的是MATLAB2019b,安装MATLAB2019b软件可以用以下路径: https://pan.baidu.com/s/11ARa7LXa4PUcp0BX3dxQqw [提取码]:yd9

    MATLAB

    主要特点
    1 简单易学
    2 代码短小高效
    3 计算功能强大
    4 绘图功能强大
    5 可扩展性能

    怎么学习MATLAB

    作为工具——不需要系统学习
    做开发——需要系统学习

    学习方法:
    重视理论学习
    编程方法学
    对照式学习
    学习他人代码

    边做项目边学习才是最有效率的方法!

    一、MATLAB桌面环境

    工作环境用的是MATLAB2019b,安装MATLAB2019b软件可以用以下路径:

    https://pan.baidu.com/s/11ARa7LXa4PUcp0BX3dxQqw
    [提取码]:yd9w

    桌面环境内容
    工具栏
    命令行窗口
    编辑器
    工作区——对变量进行管理
    帮助文档
    图形窗口
    绘图
    app
    在这里插入图片描述

    1.数组和矩阵

    所有数据都是用数组形式 进行保存的

    常数和变量:
    常数:

    变量名:MATLAB变量名的第一个字符必须是字母,后面可以跟字母,数字,下划线的任何组合。注意:变量名区分大小写,A和a是不同的变量。

    创建变量:不必声明数据类型,这一点和Python一样。
    下面展示一些 代码:

    isvarname 8throad

    ans =

    logical

    0
    变量名不能以数字开头,逻辑值为0

    isvarname throad_#8

    ans =

    logical

    0
    变量名只能包含字母,下划线,数字,不能包含非法字符

    isvarname a_8

    ans =

    logical

    1
    逻辑值为1,变量名符合规范

    iskeyword

    ans =

    20×1 cell 数组

    {'break'     }
    {'case'      }
    {'catch'     }
    {'classdef'  }
    {'continue'  }
    {'else'      }
    {'elseif'    }
    {'end'       }
    {'for'       }
    {'function'  }
    {'global'    }
    {'if'        }
    {'otherwise' }
    {'parfor'    }
    {'persistent'}
    {'return'    }
    {'spmd'      }
    {'switch'    }
    {'try'       }
    {'while'     }
    

    像这种关键字也不能作为变量名

    向量(一维数组)

    构造向量的方法:
    直接构造法

    A=[1,2,3,4,5]

    A =

     1     2     3     4     5
    

    A=[1,2,3,4,5]’

    A =

     1
     2
     3
     4
     5
    

    增量法

    T=0:10

    T =

     0     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10
    

    默认间隔为1

    T=0:2:10

    T =

     0     2     4     6     8    10
    

    间隔为2

    T=0:2:10.6

    T =

     0     2     4     6     8    10
    

    也可以是浮点数,不够取整

    c=9:-1:0

    c =

     9     8     7     6     5     4     3     2     1     0
    

    d=9:0

    d =

    空的 1×0 double 行向量

    也可以为降序,但是要指明间隔为-1

    linspace/logspace函数法

    用linspace函数构造向量,需要指定首尾值和元素总个数。基本形式是:**x=linspace(first,last,num),**其中,first,last,num分别是x向量的首尾值和元素个数。如

    x=linspace(0,5,6)

    x =

     0     1     2     3     4     5
    

    x=linspace(0,10,3)

    x =

     0     5    10
    

    x=linspace(0,10,4)

    x =

         0    3.3333    6.6667   10.0000
    

    用logspace函数构造向量
    不同于linspace函数是构造线性间隔的向量,logspace函数是构造对数间隔的向量,需要指定首尾值和元素总数。基本形式是:
    x=logspace(first,last,num)其中first,last,num分别是x向量的首尾元素大小为10^first
    和10^last。默认是50个数

    x=logspace(0,1,5)

    x =

    1.0000    1.7783    3.1623    5.6234   10.0000
    

    第一个数是10^0

    y=[3 3 3 3 3] ;
    plot(x,y,’*’)

    可以看出
    从图中可以看出x的间隔是不一样的,在逐渐增大

    矩阵(二维数组)
    多维数组

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  • 批量处理的思想也是从复旦BBS上受到启发才这么的: Matlab有dir, VBA也有类似的命令.正则表达式可以对文件名中的信息进行提取.后来, 无意间从mathworks.com的文件交换站上找到 Perkin Elmer公司的员工公布的读取该...
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  • rayfile软件下载:rayfile飞速网盘使用教程:方法一、在线上传(此方法不推荐使用,只参考。原因:不支持断点续传,上传0.2%时,上传进度无任何变化,不便于观察。只推荐小文件使用)1.先用邮箱注册一个rayfile账号...
  • Graph Cuts学习笔记2014.5.16----1

    千次阅读 2014-05-20 10:14:16
    进行了一段时间的论文学习后,现在下载了一些代码,准备从...纠正了我一直以来的一个误区:就是完实验再写paper,这个是不对的,应该像软件工程的开发流程一样,文档先行才对,一遍写文档一边写代码。 还有一点

空空如也

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