Moving Average Matlab 2013a

Die MVGC Multivariate Granger Kausalität Matlabreg Toolbox Die MVGC Matlabreg Toolbox dient der Erleichterung der Granger-Kausal-Analyse mit multivariaten und ggf. mehrstufigen Zeitreihen. Es ist nicht Black-Box-Software. Es gibt keine GUI, sondern eine Reihe von Funktionen entwickelt, um in Ihrem eigenen Matlabreg Programme verwendet werden. Es gibt kommentierte Demonstrations-Skripte, die als Vorlagen zur Unterstützung dieser Aufgabe verwendet werden können. Die Toolbox verwendet einen neuartigen, genauen und hocheffizienten Ansatz für die numerische Berechnung und die statistische Schlußfolgerung der Granger-Kausalität, bedingte und bedingungslose, sowohl im Zeit - als auch im Frequenzbereich, wie in dem begleitenden Referenzdokument 1 beschrieben. Die Toolbox soll den beliebten Granger ersetzen Causal Connectivity Analysis (GCCA) Toolbox, und weitgehend subsumes, erweitert und erweitert GCCA-Funktionalität. Die Software wird entwickelt und gepflegt von Lionel Barnett am Sackler Zentrum für Bewusstseinswissenschaften (SCCS), Universität von Sussex. Unterstützt von der Dr. Mortimer und Theresa Sackler Stiftung. Urheberrecht und Lizenzbestimmungen finden Sie am Ende dieser Seite. Systemvoraussetzungen Die MVGC Toolbox wurde größtenteils auf einem Linux x8664 (glnxa64) System mit Matlabreg Version R2011a mit der möglichen Ausnahme von einigen C-Code (siehe unten) entwickelt und getestet und sollte weitgehend plattformunabhängig sein. Wir können jedoch nicht garantieren, dass die Toolbox ohne Probleme auf früheren oder späteren Versionen von Matlabreg läuft. Matlabreg Toolboxes: Die MVGC Toolbox benötigt die Statistics Toolbox8482 für einige wesentliche Funktionen. Das Steuersystem Toolbox8482 wird empfohlen, die Kern-MVGC-Funktion vartoautocov erfordert eine diskrete Zeit Lyapunov Gleichungslöser und, wenn installiert, wird die Control Syetem Toolbox Dlyap-Funktion verwenden (wenn dieser Link gearbeitet Sie haben es). Wenn nicht, ist die Standardeinstellung derzeit ein langsamer Matlabreg-scripted Solver. Ein schnellerer experimenteller Löser ist auch verfügbar vartoautocov für weitere Einzelheiten. Die spektrale Schätzroutine tsdatatocpsd benötigt die Signal Processing Toolbox8482. Aber nicht als wesentliche Funktionalität. Hilfe und Dokumentation Formatierte Referenzseiten für alle MVGC-Funktionen finden Sie im Funktionsreferenz-Abschnitt der MVGC-Hilfe im Matlab-Hilfsbrowser (Anm. In Matlabreg Version 2013a und später über den Link Ergänzende Software am unteren Rand der Hilfe Browser-Startseite). Es gibt auch eine Hilfsprogrammfunktion helpon, die diese Seiten im Hilfsbrowser anzeigt, um Hilfe zu einer MVGC-Funktion oder einem Skript namens. m zu erhalten. Geben Sie einfach gtgt helpon name an der Matlabreg-Eingabeaufforderung ein. (Leider unterstützt Matlab zurzeit keine kontextsensitive Hilfe für benutzerdefinierte Seiten.) Weitere Details und Theorie siehe Referenzdokument 1. und siehe auch die Dokumente. Docs html und Demo-Unterverzeichnisse des MVGC-Stammverzeichnisses. Die Release Notes sollten auch auf weitere relevante Informationen und aktuelle Änderungen an dieser Software überprüft werden. Erste Schritte Die MVGC Toolbox wird einfach durch Entpacken der Verteilungsdatei in einem bequemen übergeordneten Verzeichnis installiert. Dadurch wird ein Unterverzeichnis namens mvgcversion erstellt. Das MVGC-Stammverzeichnis. Im übergeordneten Verzeichnis. In Matlabreg navigieren Sie zum MVGC-Stammverzeichnis und starten das Startskript, um die Toolbox zu intialisieren und die Toolbox-Hilfe und Dokumentation in das Matlabreg-Hilfesystem zu integrieren. Beachten Sie, dass nach der Installation das Startskript automatisch ausgeführt wird, wenn Matlabreg im MVGC-Stammverzeichnis gestartet wird. Der einfachste Weg, um mit der MVGC Toolbox zu beginnen, ist über die annotierten Demos im Demo-Unterverzeichnis des MVGC-Stammverzeichnisses, insbesondere das mvgcdemo-Skript. Diese können als Vorlagen für Ihren eigenen Code verwendet werden. Allerdings ist die MVGC-Toolbox nicht als Black-Box-Software zu betrachten. Für eine erfolgreiche Anwendung ist ein grundlegendes Verständnis der Prinzipien der Granger-Kausal-Inferenz und des Berechnungsansatzes der MVGC-Toolbox erforderlich. Es wird daher dringend empfohlen, dass der Benutzer einige Zeit in Anspruch nimmt, um das Referenzdokument 1 zu überprüfen. Dabei ist insbesondere auf Abschnitt 3 der Entwurfsprinzipien der MVGC Toolbox zu achten. Das Schema der MVGC-Rechenwege bietet einen nützlichen Überblick. Gemeinsame Variablennamen und Datenstrukturen Im Folgenden werden übliche Namen für Variablen und Datenstrukturen in der MVGC-Toolbox aufgeführt. Funktionsargumente Standardzeilenargumente, sofern vorhanden (die in der entsprechenden Funktionsreferenzseite angezeigt werden), können immer als leere Matrix eingegeben werden oder, für Zeichenfolgen, die leere Zeichenfolge. So könnte z. B. die Funktion vartoautocov aufgerufen werden, da String-Argumente immer zwischen Groß - und Kleinschreibung unterschieden werden. Die Toolbox unterstützt die Verwendung von Standard-Matlabreg-Syntax für fehlende Ausgabe-Argumente, die zu einer effizienteren Ausführung führen können. Beispielsweise könnte die Funktion tsdatatovar aufgerufen werden, als ob nur die Ausgabe SIG erforderlich wäre, was zu einem schnelleren Code führt. Sonstiges Granger-Kausal-Analyse auf der Basis der VAR-Modellierung setzt voraus, dass die betreffenden Zeitreihendaten einen stationären (multivariaten) Prozess darstellen. Natürlich in der Praxis kann dies nicht eine haltbare Annahme sein. Eine Möglichkeit, dieses Problem, leicht implementierbar in der MVGC-Toolbox, zu bewältigen, besteht darin, dass die Zeitreihendaten, die Kausalanalyse auf (eventuell gleitenden) Kurzzeitsegmenten (Fenstern) der Daten, die hoffentlich nahe genug sind, ausgeführt werden stationär. Dieser Ansatz ist umso besser, wenn mehrfach synchronisierte Testdaten verfügbar sind. Es wird jedoch zwangsläufig ein Kompromiß zwischen der Zeitfenstergröße und der Qualität der statistischen Schlußfolgerung gegeben sein, wenn die resultierenden kleineren Datenproben erhalten werden. Das Demoskript mvgcdemononstationary zeigt, wie diese Technik in die Praxis umgesetzt werden. Wir bemerken, dass wir es nicht als die Rolle der MVGC Toolbox sehen, um Funktionalität für die Vorverarbeitung von Zeitreihendaten (z. B. zur Verbesserung der Stationarität) zur Verfügung zu stellen. In Bezug auf die Vorverarbeitung ist es jedoch eine Warnung wert, dass einige gemeinsame Vorverarbeitungsprozeduren, wie z. B. Filter, das Potential haben, Granger-Kausal-Inferenz ernsthaft zu stören (siehe die Ausführungen im mvgcdemo-Skript) und darüber hinaus Zweifel an der Interpretation der Ergebnisse haben können . Unserer Ansicht nach sollte die Vorverarbeitung mit Trepidation gehandhabt und vorzugsweise auf einem Minimum gehalten werden, zum Beispiel um eine akzeptable Stationarität zu erreichen. Es sollte beachtet werden, dass trotz der Tatsache, dass (fast) jedes weitverbreitete stationäre multivariate stochastische Verfahren als VAR modelliert werden kann, dies nicht bedeutet, dass ein VAR notwendigerweise ein gutes (sparsames) Modell für Ihre Daten sein wird. (Z. B. tsdatatoinfocrit) kann ein Anzeichen dafür sein, dass ein VAR-Modell einfach ungeeignet ist (oder es kann auf Nicht-Stationarität hindeuten). Zum Beispiel erklärt die Theorie, dass ein VAR-Prozess eine exponentiell abklingende Autokovarianz auf lange Sicht hat. Wenn Ihre Daten ein Langzeitgedächtnis aufweisen (d. h. Leistungs-Autokovarianz-Zerfall), dann z. B. Ein gebrochenes ARIMA-Modell kann besser für Ihre Daten geeignet sein und VAR-basierte Granger-Kausal-Analyse ist wahrscheinlich nicht der Weg zu gehen. In ähnlicher Weise kann ein VARMA-Verfahren mit einer nicht-trivialen gleitenden durchschnittlichen Komponente eine übermäßig hohe Modellreihenfolge ergeben, wenn sie als VAR modelliert wird. Es wäre sicher angenehm, Granger-Kausalität direkt für solche Alternativmodelle berechnen zu können. Es gab einige Fortschritte in diesem Bereich, tatsächlich arbeiteten wir an uns selbst (siehe zB L. Barnett und T. Bossomaier, Transferentropie als log-likelihood ratio preprint, Phys. Rev. Lett. 109 (13), 2012) - aber das ist für eine zukünftige Version der Toolbox. GCCA-Kompatibilitätsmodus Obwohl der MVGC-native Ansatz für die Granger-Kausalitätsberechnung offensichtlich empfohlen wird, können sich ehemalige Benutzer der GCCA-Toolbox möglicherweise auf das Skript mvgcdemoGCCA beziehen, das die Verwendung der MVGC-Toolbox im GCCA-Kompatibilitätsmodus demonstriert und erläutert . Die MVGC Toolbox ist fast vollständig in Matlabreg-Code geschrieben, aus Gründen der Effizienz können jedoch einige Routinen in C codiert werden (derzeit nur die Genvar-Funktion, die zur Erzeugung von Test-VAR-Daten verwendet wird). Wenn entsprechende mex-Dateien für Ihre Plattform nicht in der Distribution dieser Software enthalten sind (das Startskript wird eine Warnung ausgeben), sollten Sie versuchen, sie mithilfe der mvgcmakemex-Funktion zu erstellen. Im Allgemeinen ist jedoch eine fehlende MVGC-mex-Datei kein Show-Stopper (langsamer) Matlabreg-scripted Code mit gleichwertiger Funktionalität sollte immer verfügbar sein und automatisch aufgerufen werden. Anmerkung 1: Die Toolbox wird derzeit mit vorinstallierten und getesteten Mex-Dateien für 64-Bit-Unix (einschließlich Linux), Windows und Mac verteilt, da diese für uns die einzigen Testplattformen waren. Wenn Matlabreg auf dich stürzt, gibt es eine sehr gute Chance, dass eine vorgefertigte mex ist schuld. In diesem Fall (vorausgesetzt, Sie haben einen Matlabreg-kompatiblen C-Compiler zur Verfügung) sollten Sie versuchen, mvgcmakemex mit dem Forcerecompile-Flag gesetzt. Hinweis 2: Die vorgefertigten Windows-64-Bit-mex-Dateien wurden mit Microsoftreg Visual Studio 2010 kompiliert. Offensichtlich Code kompiliert mit diesem Compiler erfordert die Microsoftreg Visual Studio 2010-Laufzeitkomponenten. Es gibt nicht viel, was wir tun können, wenn Sie nicht Microsoftreg Visual Studio 2010 auf Ihrem 64-Bit-Windows-System installiert haben, können Sie die erforderlichen Komponenten von hier installieren. Oder erneut kompilieren die mex-Dateien mit einem anderen Compiler, wieder durch Ausführen von mvgcmakemex mit dem forcerecompile-Flag. Referenzen Hinweis: Wir sind derzeit dabei, diese Publikation offen zugänglich zu machen, ein Preprint (in der Distribution enthalten) steht hier zur Verfügung (PDF-Format - setzen Sie den Matlab Default Viewer in der Datei - gt Preferences - gt Help - gt PDF Reader ). Setzen Sie sich mit den Autoren in Verbindung Für allgemeine Supportfragen, Kommentare, Fragen, Fehlerberichte und Verbesserungsvorschläge senden Sie bitte eine E-Mail an mich. A c. U k. Wir würden gerne wissen, ob Sie die Toolbox in Ihrer Recherche nützlich gefunden haben. MVGC Toolbox v1.0. Kopie Lionel Barnett und Anil K. Seth, 2012. Siehe Lizenz license. txt für Lizenzbedingungen. Patch Cube clc löschen alle schließen alle Figur gesetzt (gcf, Farbe weiß) h1 Patch (0 0 1 1,0 1 1 0,1 (H & sub1 ;, 0,5) h & sub2; patch (0 & sub1; & sub0; 0, 0, 0, 0, 1, 0) , 0 0 1 1, y) alpha (h3, 0,5) Ansicht (-37,5, 30) Achse Quadrat Achse aus xlabel (X) ylabel (Y) zlabel (Z) RAJ - Demo fMRI MATLAB dartmouth. edu Undocumented Bildqualität Metrix MUX Visuelle Quality Assessment Package: MSE, PSNR, EHSM, MSSIM, VSNR, VIF, VIFP, uqi, IFC, NQM, WSNR, SNR Matthew Gaubatz foulard. ece. cornell. edu Gaubatz metrixmux mittleren quadratischen Fehler (MSE), Spitzensignal - zu-Rausch-Verhältnis (PSNR), Signal-zu-Rausch-Verhältnis (SNR) foulard. ece. cornell. edu Gaubatz metrixmux MSE. html strukturelle Ähnlichkeit (EHSM) Index, Multiskalen EHSM Index ece. uwaterloo. ca Tricks - Kodex snipsets GPU und EEGLAB EEG poploadset (sampledataeeglabdataepochsica. set) Daten2 EEG. data tic timefreq (umformen (Daten2, Größe (Daten, 1), EEG. pnts, Größe (Daten, 2) EEG. pnts), EEG. srate, Zyklen, 3) toc Die abgelaufene Zeit beträgt 9,117511 Sekunden. Daten c (EEG. data (.)) tic timefreqgpu (umformen (Daten, Größe (Daten, 1), EEG. pnts, Größe (Daten, 2) EEG. pnts), EEG. srate, Zyklen, 3) GPUsync toc Abgelaufene Zeit ist 3.417511 Sekunden. (Gcf, Farbe, weiß) gesetzt (gcf, Einheiten, normalisiert, Position 0.0 0.073 1.0 0.9072) img imread (peppers. png) Laden Sie eine Probe Bildstreuung (rand (1,20) -0,5, rand (1, (-0.1 0.1.0.1 -0.1, img) Zeichnen Sie das Bild Wie kann ich ein Bild jpg sowohl in 2D-und 3D-Stackoverflow Fragen 3719502 wie-kann-i - plot-an-image-jpg-in-Matlab-in-beiden-2-d und -3-d. 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März , 2010) csmr. ca. sandia. gov tgkolda TensorToolbox Continuous Profile Modelle (CPM) Matlab Toolbox Geschrieben von Jennifer Listgarten cs. toronto. edu jenn CPM Learning Tiefboltzmann Machines mit. edu matrbm - Kodex für die Ausbildung Restricted Boltzmann Machines (RBM) und Deep Belief Networks im MATLAB code. google p matrbm MATLAB-Code für gemischte Daten FA mit Variationsgrenzen cs. ubc. ca arakotom toolbox index. html SMLR cs. duke. edu amink Software smlr Dokumentation pmtk3 probabilistische Modellierung Toolkit für Matlab Octave, Version 3 Code. google p pmtk3 Sparse Logistic Regression Toolbox (SLR Werkzeugkasten) MATLAB cns. atr. jp oyamashi SLRWEB. html CVM - cse. ust. hk ivor cvm. html LIBSVM - csie. ntu. edu. tw cjlin libsvm SimpleSVM - asi. insarouen. fr hansenj projects ele585 OCR Programmtitel: TopoToolbox, Entwickler: Wolfgang Schwanghart Erster verfügbar: 2009, Quellsprache: MATLAB Voraussetzungen: MATLAB R2009a, Bildverarbeitung Toolbox Verfügbarkeit: TopoToolbox ist kostenlos erhältlich und kann auf physiogeo. unibas. ch heruntergeladen werden topotoolbox MATLAB Lazer Toolbox wa. ctw. utwente. nl Software Laser index. html Biopsychologie-Toolbox: Eine kostenlose, Open-Source-Matlab-Toolbox für die Kontrolle von Verhaltensexperimenten Journal of Neuroscience Methods, Volume 175, Issue 1, 30. Oktober 2008 , Seiten 104-107 Jonas Rose, Tobias Otto, Lars Dittrich dx. doi. org. libproxy1.nus. edu. sg 10.1016 j. jneumeth.2008.08.006 MATLAB Grundlagen Brian H. Hahn, Daniel T. Valentine Wesentliches Matlab für Ingenieure und Ingenieure Scientists (Vierte Auflage), 2010, Seiten 23-76 Matlab Laser Toolbox GRBE Rmer, A. J. KARDIA: Eine Matlab - Software für die Analyse von Herzinterferenzintervallen Pandelis Perakakis, Mateus Joffily, Michael Taylor, Pedro Guerra, Jaime Vila Computer Methoden und Programme in Biomedicine, Volume 98, Issue 1, im April 2010, Seiten 83-89 mcc - o ausführbare-name - m Haupt-program. m So wählen Sie den Compiler mex - setup img imread (Name. png) imagesc (img) Satz (GCA. Einheit (0) 1 1, sichtbar aus) gesetzt (gcf) Einheiten 100 100 Größe (img. 2) Größe (img. 1)) print (gcf. 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Baker , Adam S. Dickey, Nicholas G. Hatsopoulos Matlab für Neurowissenschaftler, 2009, Seiten 7-56 Reduced Set Wahrscheinlichkeit Dichte Estimator cis. uws. ac. uk er --- ic0 reddens index. htm SVM und Kernel Methoden Matlab Toolbox asi. insa - rouen. fr enseignants arakotom toolbox index. html Schreiben Sie schnell Matlab-Code - Pascal Getreuer, Februar 2009 math. ucla. edu boyd cvx Beispiele index. html Maximale Margin Matrix Faktorisierung ttic. uchicago. edu nati mmmf code. html Verfügbare Software zum Lernen von MRFs Ics. uci. edu dsima software AKSES AKSESmatlab. html Approximationsmethoden für die Gaußsche Prozessregression gaussianprocess. org gpml-Code matlab doc sparse-approx. html MATLAB-Toolbox für die Segmentierung multivariate gemischte Daten eecs. berkeley. edu ninat index. html LIBRA toolbox wis. kuleuven. be stat robust LIBRA. html LIBRA: eine MATLAB-Bibliothek für robuste Analysen Verboven, S. Hubert, M. 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Schau und höre, was Simon sagt und wiederhol es. - Drücken Sie die Stopptaste (das rote Quadrat), um das Spiel zu stoppen. Drücken Sie die Auf - und Ab-Tasten (die gelben Dreiecke nach oben und unten), um die Anzahl der Tasten zu ändern. Mathworks matlabcentral fileexchange loadFile. doobjectId13879ampobjectTypefile Dezember 2009 - BHC