Submitted by insular on Mon, 08/23/2010 - 17:54 老师,您好。 我最近在用Rest处理一批静息态数据,其中的linear detrend这一项我有一些疑问。 我记得以前用普通方法做的时候,linear detrend要用到在relign时生成的参数文件。 为什么rest的linear detrend没有提示要选择参考什么文件? 而是默认的,我要把那个文件与我的图像放在一起? 谢谢 Log in or register to post comments 41452 reads Submitted by dongzy08 on Tue, 08/24/2010 - 13:33 Permalink 您好 用REST做的linear detrend,采用的是MATLAB自带的detrend的函数,去掉的是数据的线性趋势(比如由于机器温度上升等引起的噪声)。 用REST去协变量的时候,要用到在realign时生成的头动参数文件,这一步REST需要手动选择文件,而DPARSF是自动识别的。 Log in or register to post comments Submitted by insular on Tue, 08/24/2010 - 17:15 Permalink 这一步是必须吗?用在realign时生成的头动参数文件去协 这一步是必须吗?用在realign时生成的头动参数文件去协变量 Log in or register to post comments Submitted by ZangYF on Tue, 08/24/2010 - 17:19 Permalink 去除BOLD时间序列的线性趋势,或者去除与头动相关的成分, 去除BOLD时间序列的线性趋势,或者去除与头动相关的成分,这些只是大家常用的步骤,很难说一定要怎样做。 Log in or register to post comments Submitted by insular on Wed, 08/25/2010 - 16:33 Permalink 老师。我用Rest的里面的去除协变量的工具,发现去除rp_ 老师。我用Rest的里面的去除协变量的工具,发现去除rp_.txt的头动参数后,图像文件的大小大了一倍。是不是我哪里出错了,而是本来就会大一倍? Log in or register to post comments Submitted by insular on Wed, 08/25/2010 - 16:44 Permalink 老师,去除协变量应该在detrend和滤波之前还是之后。。 老师,去除协变量应该在detrend和滤波之前还是之后。。我是用已经linear detrend和滤波好的数据进行去除协变量的 Log in or register to post comments Submitted by ZangYF on Wed, 08/25/2010 - 22:56 Permalink 去除协变量到底应该在哪一步,没有什么科学依据。如果研究的主 去除协变量到底应该在哪一步,没有什么科学依据。如果研究的主要内容是基于线性相关分析的功能连接,通常在进行线性相关功能连接的同时,去除协变量,即partial correlation。 Log in or register to post comments Submitted by insular on Thu, 08/26/2010 - 09:19 Permalink “通常在进行线性相关功能连接的同时,去除协变量 “通常在进行线性相关功能连接的同时,去除协变量” 而进行线性相关功能连接的数据一般都已经detrend和滤波好了, 也就是说,虽然放在哪一步没有严格的要求,但是通常的做法是放在detrend和滤波之后吧? Log in or register to post comments Submitted by ZangYF on Thu, 08/26/2010 - 09:44 Permalink 是这样的。 是这样的。 Log in or register to post comments Submitted by insular on Thu, 08/26/2010 - 13:03 Permalink 老师,您好。我看了你们录得教学视频,学到不少东西。在做功能 老师,您好。我看了你们录得教学视频,学到不少东西。在做功能连接去除协变量的那张PPT里,列出了若干个协变量: 1.全脑均值 2.白质信号 3.脑脊液信号 4.relignment生成的rp_*.txt头动参数 教学视频提到全脑均值现在又很大的争议,它会导致负连接。 那么去除.白质信号和脑脊液信号不会导致负连接吗? 是不是只有去全脑均值属于global signal regression? 除了去全脑均值,还有没有其他什么步骤属于global signal regression ---- 另外老师提到去不去协变量没有一个统一的标准。那么在什么情况下适合去除这些协变量?哪些情况下不适合? 比如说: 1.我用functional localiser的方法定义了10多个ROIs,然后让它们互相做功能连接,并不涉及脑的其他区域,因此,去除白质信号和脑脊液信号是不是很没有必要? 2.用某个seed做voxel-vised 功能连接,涉及全脑的所有区域,因此,去除白质信号和脑脊液信号就很有必要? Log in or register to post comments Submitted by ZangYF on Sat, 08/28/2010 - 20:23 Permalink "去除白质信号和脑脊液信号不会导致负连接吗",具体的研究我 "去除白质信号和脑脊液信号不会导致负连接吗",具体的研究我没太注意,理论上是有可能的,但目前来看,去除global trend肯定会引起负相关。但反过来,负相关,未必是去除这些协变量所致。 “是不是只有去全脑均值属于global signal regression?”准确地说,是去除全脑的平均时间序列。“全脑均值”这个词,容易误解,因为3D脑有一个全脑均值,4D脑也有一个全脑均值。 “除了去全脑均值,还有没有其他什么步骤属于global signal regression”,“去除全脑平均时间序列”与“global signal regression”是一个意思。 至于什么情况下去协变量,你提到的两个例子,都会受到全脑平均时间序列、白质、脑脊液、以及头动的影响,脑脊液容易受到呼吸心跳的影响,去除脑脊液相当于在某种程度上减小了呼吸心跳的影响。到底是否应该去除,并不是一个非常清楚的问题。只是大家一般都会这么做而已。 Log in or register to post comments Submitted by insular on Mon, 08/30/2010 - 17:01 Permalink 谢谢老师,今天我在用rest除去协变量时,出现了warni 谢谢老师,今天我在用rest除去协变量时,出现了warning warning:Matrix is close to singular or badly scaled Results may be inaccurate. 我上网查了下,是目前的算法不能求逆,矩阵奇异。 导致结果不准确 不知道对数据结果影响大不大,还是可以直接忽略这个warning?> Log in or register to post comments Submitted by YAN Chao-Gan on Tue, 08/31/2010 - 11:44 Permalink Re 你现在是在做一个测试性实验吧? 估计是你用的时间点太少,而协变量又太多,出现这个问题。你可以报告一下你用了多少个时间点,用了多少个协变量。 Log in or register to post comments Submitted by insular on Wed, 09/01/2010 - 16:10 Permalink 老师,您好。我数据一共有138个时间点,协变量用了7个:6 老师,您好。我数据一共有138个时间点,协变量用了7个:6个头动的,1个全脑均值的 Log in or register to post comments Submitted by dongzy08 on Wed, 09/01/2010 - 17:21 Permalink Re 结果影响不是很大,要是感兴趣可以把matlab的detrend函数中的 y = x - a*(a\x); a\x改成a*pinv(x)比较下。 Log in or register to post comments Submitted by insular on Fri, 09/03/2010 - 15:12 Permalink 我试试。 去协变量用的也是detrend函数? 我试试。 去协变量用的也是detrend函数? Log in or register to post comments Submitted by dongzy08 on Sat, 09/04/2010 - 19:24 Permalink Re 之前看你问的是detrend的问题,没注意这里是说去协变量。不好意思。 在去协变量和detrend的时候,都会做回归,所以都会用到矩阵的逆。 去协变量的时候,并没用detrend函数,它求矩阵的逆的时候用的是inv这个函数,改成pinv或许能解决这个问题。 Log in or register to post comments Submitted by insular on Sun, 09/05/2010 - 12:39 Permalink thanks thanks rest里面去协变量调用的是matlab里的哪个函数呢?函数名叫什么 Log in or register to post comments Submitted by dongzy08 on Sun, 09/05/2010 - 17:53 Permalink Re 这里是我们自己写的函数,你在fc的函数中可以看到。 分别是Brain1D_RegressOutCovariables和Brain4D_RegressOutCovariables. Log in or register to post comments Submitted by insular on Sat, 09/18/2010 - 11:42 Permalink 老师,我能不能分2次去除协变量。6个头动参数为一次,白质脑 老师,我能不能分2次去除协变量。6个头动参数为一次,白质脑脊液信号为一次,这样就不会出现求不出逆的问题了? 但是这个和一次除去协变量回归的结果肯定不一样. 这个方法和把inv改成pinv,哪个方法更精确? Log in or register to post comments Submitted by insular on Sat, 09/18/2010 - 12:36 Permalink 另外,我看了一下。我的协变量矩阵(8个协变量)是满秩的,为 另外,我看了一下。我的协变量矩阵(8个协变量)是满秩的,为什么求不出逆呢? Log in or register to post comments Submitted by YAN Chao-Gan on Mon, 09/20/2010 - 15:10 Permalink Re 你的这个问题从来没有遇到过。 建议你回查一下到底是哪步出的问题。 或者,换套数据试试可能更容易定位问题所在。 Log in or register to post comments Submitted by dongzy08 on Mon, 09/20/2010 - 23:35 Permalink Re 满秩的方阵才有逆,一般做回归用的是广义逆 Log in or register to post comments Submitted by dongzy08 on Wed, 08/25/2010 - 23:58 Permalink Re: 图像文件的大小大了一倍 因为去除协变量之后,输出的结果文件的数据类型是double的,是64位表示一个数。如果你输入的文件时数据类型是32位的,那么输出的结果肯定会比输入的文件大一倍,这一点没关系,因为64位要比32位更精确。 Log in or register to post comments Submitted by insular on Thu, 08/26/2010 - 09:15 Permalink 我查了一下。smooth完后的数据时16-bit int, 我查了一下。smooth完后的数据时16-bit int, detrend和滤波后变成了32-bit real,然后出去rp_*.txt的协变量后变成了64-bit real Log in or register to post comments
Submitted by dongzy08 on Tue, 08/24/2010 - 13:33 Permalink 您好 用REST做的linear detrend,采用的是MATLAB自带的detrend的函数,去掉的是数据的线性趋势(比如由于机器温度上升等引起的噪声)。 用REST去协变量的时候,要用到在realign时生成的头动参数文件,这一步REST需要手动选择文件,而DPARSF是自动识别的。 Log in or register to post comments
Submitted by insular on Tue, 08/24/2010 - 17:15 Permalink 这一步是必须吗?用在realign时生成的头动参数文件去协 这一步是必须吗?用在realign时生成的头动参数文件去协变量 Log in or register to post comments
Submitted by ZangYF on Tue, 08/24/2010 - 17:19 Permalink 去除BOLD时间序列的线性趋势,或者去除与头动相关的成分, 去除BOLD时间序列的线性趋势,或者去除与头动相关的成分,这些只是大家常用的步骤,很难说一定要怎样做。 Log in or register to post comments
Submitted by insular on Wed, 08/25/2010 - 16:33 Permalink 老师。我用Rest的里面的去除协变量的工具,发现去除rp_ 老师。我用Rest的里面的去除协变量的工具,发现去除rp_.txt的头动参数后,图像文件的大小大了一倍。是不是我哪里出错了,而是本来就会大一倍? Log in or register to post comments
Submitted by insular on Wed, 08/25/2010 - 16:44 Permalink 老师,去除协变量应该在detrend和滤波之前还是之后。。 老师,去除协变量应该在detrend和滤波之前还是之后。。我是用已经linear detrend和滤波好的数据进行去除协变量的 Log in or register to post comments
Submitted by ZangYF on Wed, 08/25/2010 - 22:56 Permalink 去除协变量到底应该在哪一步,没有什么科学依据。如果研究的主 去除协变量到底应该在哪一步,没有什么科学依据。如果研究的主要内容是基于线性相关分析的功能连接,通常在进行线性相关功能连接的同时,去除协变量,即partial correlation。 Log in or register to post comments
Submitted by insular on Thu, 08/26/2010 - 09:19 Permalink “通常在进行线性相关功能连接的同时,去除协变量 “通常在进行线性相关功能连接的同时,去除协变量” 而进行线性相关功能连接的数据一般都已经detrend和滤波好了, 也就是说,虽然放在哪一步没有严格的要求,但是通常的做法是放在detrend和滤波之后吧? Log in or register to post comments
Submitted by ZangYF on Thu, 08/26/2010 - 09:44 Permalink 是这样的。 是这样的。 Log in or register to post comments
Submitted by insular on Thu, 08/26/2010 - 13:03 Permalink 老师,您好。我看了你们录得教学视频,学到不少东西。在做功能 老师,您好。我看了你们录得教学视频,学到不少东西。在做功能连接去除协变量的那张PPT里,列出了若干个协变量: 1.全脑均值 2.白质信号 3.脑脊液信号 4.relignment生成的rp_*.txt头动参数 教学视频提到全脑均值现在又很大的争议,它会导致负连接。 那么去除.白质信号和脑脊液信号不会导致负连接吗? 是不是只有去全脑均值属于global signal regression? 除了去全脑均值,还有没有其他什么步骤属于global signal regression ---- 另外老师提到去不去协变量没有一个统一的标准。那么在什么情况下适合去除这些协变量?哪些情况下不适合? 比如说: 1.我用functional localiser的方法定义了10多个ROIs,然后让它们互相做功能连接,并不涉及脑的其他区域,因此,去除白质信号和脑脊液信号是不是很没有必要? 2.用某个seed做voxel-vised 功能连接,涉及全脑的所有区域,因此,去除白质信号和脑脊液信号就很有必要? Log in or register to post comments
Submitted by ZangYF on Sat, 08/28/2010 - 20:23 Permalink "去除白质信号和脑脊液信号不会导致负连接吗",具体的研究我 "去除白质信号和脑脊液信号不会导致负连接吗",具体的研究我没太注意,理论上是有可能的,但目前来看,去除global trend肯定会引起负相关。但反过来,负相关,未必是去除这些协变量所致。 “是不是只有去全脑均值属于global signal regression?”准确地说,是去除全脑的平均时间序列。“全脑均值”这个词,容易误解,因为3D脑有一个全脑均值,4D脑也有一个全脑均值。 “除了去全脑均值,还有没有其他什么步骤属于global signal regression”,“去除全脑平均时间序列”与“global signal regression”是一个意思。 至于什么情况下去协变量,你提到的两个例子,都会受到全脑平均时间序列、白质、脑脊液、以及头动的影响,脑脊液容易受到呼吸心跳的影响,去除脑脊液相当于在某种程度上减小了呼吸心跳的影响。到底是否应该去除,并不是一个非常清楚的问题。只是大家一般都会这么做而已。 Log in or register to post comments
Submitted by insular on Mon, 08/30/2010 - 17:01 Permalink 谢谢老师,今天我在用rest除去协变量时,出现了warni 谢谢老师,今天我在用rest除去协变量时,出现了warning warning:Matrix is close to singular or badly scaled Results may be inaccurate. 我上网查了下,是目前的算法不能求逆,矩阵奇异。 导致结果不准确 不知道对数据结果影响大不大,还是可以直接忽略这个warning?> Log in or register to post comments
Submitted by YAN Chao-Gan on Tue, 08/31/2010 - 11:44 Permalink Re 你现在是在做一个测试性实验吧? 估计是你用的时间点太少,而协变量又太多,出现这个问题。你可以报告一下你用了多少个时间点,用了多少个协变量。 Log in or register to post comments
Submitted by insular on Wed, 09/01/2010 - 16:10 Permalink 老师,您好。我数据一共有138个时间点,协变量用了7个:6 老师,您好。我数据一共有138个时间点,协变量用了7个:6个头动的,1个全脑均值的 Log in or register to post comments
Submitted by dongzy08 on Wed, 09/01/2010 - 17:21 Permalink Re 结果影响不是很大,要是感兴趣可以把matlab的detrend函数中的 y = x - a*(a\x); a\x改成a*pinv(x)比较下。 Log in or register to post comments
Submitted by insular on Fri, 09/03/2010 - 15:12 Permalink 我试试。 去协变量用的也是detrend函数? 我试试。 去协变量用的也是detrend函数? Log in or register to post comments
Submitted by dongzy08 on Sat, 09/04/2010 - 19:24 Permalink Re 之前看你问的是detrend的问题,没注意这里是说去协变量。不好意思。 在去协变量和detrend的时候,都会做回归,所以都会用到矩阵的逆。 去协变量的时候,并没用detrend函数,它求矩阵的逆的时候用的是inv这个函数,改成pinv或许能解决这个问题。 Log in or register to post comments
Submitted by insular on Sun, 09/05/2010 - 12:39 Permalink thanks thanks rest里面去协变量调用的是matlab里的哪个函数呢?函数名叫什么 Log in or register to post comments
Submitted by dongzy08 on Sun, 09/05/2010 - 17:53 Permalink Re 这里是我们自己写的函数,你在fc的函数中可以看到。 分别是Brain1D_RegressOutCovariables和Brain4D_RegressOutCovariables. Log in or register to post comments
Submitted by insular on Sat, 09/18/2010 - 11:42 Permalink 老师,我能不能分2次去除协变量。6个头动参数为一次,白质脑 老师,我能不能分2次去除协变量。6个头动参数为一次,白质脑脊液信号为一次,这样就不会出现求不出逆的问题了? 但是这个和一次除去协变量回归的结果肯定不一样. 这个方法和把inv改成pinv,哪个方法更精确? Log in or register to post comments
Submitted by insular on Sat, 09/18/2010 - 12:36 Permalink 另外,我看了一下。我的协变量矩阵(8个协变量)是满秩的,为 另外,我看了一下。我的协变量矩阵(8个协变量)是满秩的,为什么求不出逆呢? Log in or register to post comments
Submitted by YAN Chao-Gan on Mon, 09/20/2010 - 15:10 Permalink Re 你的这个问题从来没有遇到过。 建议你回查一下到底是哪步出的问题。 或者,换套数据试试可能更容易定位问题所在。 Log in or register to post comments
Submitted by dongzy08 on Mon, 09/20/2010 - 23:35 Permalink Re 满秩的方阵才有逆,一般做回归用的是广义逆 Log in or register to post comments
Submitted by dongzy08 on Wed, 08/25/2010 - 23:58 Permalink Re: 图像文件的大小大了一倍 因为去除协变量之后,输出的结果文件的数据类型是double的,是64位表示一个数。如果你输入的文件时数据类型是32位的,那么输出的结果肯定会比输入的文件大一倍,这一点没关系,因为64位要比32位更精确。 Log in or register to post comments
Submitted by insular on Thu, 08/26/2010 - 09:15 Permalink 我查了一下。smooth完后的数据时16-bit int, 我查了一下。smooth完后的数据时16-bit int, detrend和滤波后变成了32-bit real,然后出去rp_*.txt的协变量后变成了64-bit real Log in or register to post comments
Submitted by dongzy08 on Tue, 08/24/2010 - 13:33 Permalink
您好
用REST做的linear detrend,采用的是MATLAB自带的detrend的函数,去掉的是数据的线性趋势(比如由于机器温度上升等引起的噪声)。
用REST去协变量的时候,要用到在realign时生成的头动参数文件,这一步REST需要手动选择文件,而DPARSF是自动识别的。
Submitted by insular on Tue, 08/24/2010 - 17:15 Permalink
这一步是必须吗?用在realign时生成的头动参数文件去协
这一步是必须吗?用在realign时生成的头动参数文件去协变量
Submitted by ZangYF on Tue, 08/24/2010 - 17:19 Permalink
去除BOLD时间序列的线性趋势,或者去除与头动相关的成分,
去除BOLD时间序列的线性趋势,或者去除与头动相关的成分,这些只是大家常用的步骤,很难说一定要怎样做。
Submitted by insular on Wed, 08/25/2010 - 16:33 Permalink
老师。我用Rest的里面的去除协变量的工具,发现去除rp_
老师。我用Rest的里面的去除协变量的工具,发现去除rp_.txt的头动参数后,图像文件的大小大了一倍。是不是我哪里出错了,而是本来就会大一倍?
Submitted by insular on Wed, 08/25/2010 - 16:44 Permalink
老师,去除协变量应该在detrend和滤波之前还是之后。。
老师,去除协变量应该在detrend和滤波之前还是之后。。我是用已经linear detrend和滤波好的数据进行去除协变量的
Submitted by ZangYF on Wed, 08/25/2010 - 22:56 Permalink
去除协变量到底应该在哪一步,没有什么科学依据。如果研究的主
去除协变量到底应该在哪一步,没有什么科学依据。如果研究的主要内容是基于线性相关分析的功能连接,通常在进行线性相关功能连接的同时,去除协变量,即partial correlation。
Submitted by insular on Thu, 08/26/2010 - 09:19 Permalink
“通常在进行线性相关功能连接的同时,去除协变量
“通常在进行线性相关功能连接的同时,去除协变量”
而进行线性相关功能连接的数据一般都已经detrend和滤波好了,
也就是说,虽然放在哪一步没有严格的要求,但是通常的做法是放在detrend和滤波之后吧?
Submitted by ZangYF on Thu, 08/26/2010 - 09:44 Permalink
是这样的。
是这样的。
Submitted by insular on Thu, 08/26/2010 - 13:03 Permalink
老师,您好。我看了你们录得教学视频,学到不少东西。在做功能
老师,您好。我看了你们录得教学视频,学到不少东西。在做功能连接去除协变量的那张PPT里,列出了若干个协变量:
1.全脑均值
2.白质信号
3.脑脊液信号
4.relignment生成的rp_*.txt头动参数
教学视频提到全脑均值现在又很大的争议,它会导致负连接。
那么去除.白质信号和脑脊液信号不会导致负连接吗?
是不是只有去全脑均值属于global signal regression?
除了去全脑均值,还有没有其他什么步骤属于global signal regression
----
另外老师提到去不去协变量没有一个统一的标准。那么在什么情况下适合去除这些协变量?哪些情况下不适合?
比如说:
1.我用functional localiser的方法定义了10多个ROIs,然后让它们互相做功能连接,并不涉及脑的其他区域,因此,去除白质信号和脑脊液信号是不是很没有必要?
2.用某个seed做voxel-vised 功能连接,涉及全脑的所有区域,因此,去除白质信号和脑脊液信号就很有必要?
Submitted by ZangYF on Sat, 08/28/2010 - 20:23 Permalink
"去除白质信号和脑脊液信号不会导致负连接吗",具体的研究我
"去除白质信号和脑脊液信号不会导致负连接吗",具体的研究我没太注意,理论上是有可能的,但目前来看,去除global trend肯定会引起负相关。但反过来,负相关,未必是去除这些协变量所致。
“是不是只有去全脑均值属于global signal regression?”准确地说,是去除全脑的平均时间序列。“全脑均值”这个词,容易误解,因为3D脑有一个全脑均值,4D脑也有一个全脑均值。
“除了去全脑均值,还有没有其他什么步骤属于global signal regression”,“去除全脑平均时间序列”与“global signal regression”是一个意思。
至于什么情况下去协变量,你提到的两个例子,都会受到全脑平均时间序列、白质、脑脊液、以及头动的影响,脑脊液容易受到呼吸心跳的影响,去除脑脊液相当于在某种程度上减小了呼吸心跳的影响。到底是否应该去除,并不是一个非常清楚的问题。只是大家一般都会这么做而已。
Submitted by insular on Mon, 08/30/2010 - 17:01 Permalink
谢谢老师,今天我在用rest除去协变量时,出现了warni
谢谢老师,今天我在用rest除去协变量时,出现了warning
warning:Matrix is close to singular or badly scaled
Results may be inaccurate.
我上网查了下,是目前的算法不能求逆,矩阵奇异。
导致结果不准确
不知道对数据结果影响大不大,还是可以直接忽略这个warning?>
Submitted by YAN Chao-Gan on Tue, 08/31/2010 - 11:44 Permalink
Re
你现在是在做一个测试性实验吧?
估计是你用的时间点太少,而协变量又太多,出现这个问题。你可以报告一下你用了多少个时间点,用了多少个协变量。
Submitted by insular on Wed, 09/01/2010 - 16:10 Permalink
老师,您好。我数据一共有138个时间点,协变量用了7个:6
老师,您好。我数据一共有138个时间点,协变量用了7个:6个头动的,1个全脑均值的
Submitted by dongzy08 on Wed, 09/01/2010 - 17:21 Permalink
Re
结果影响不是很大,要是感兴趣可以把matlab的detrend函数中的 y = x - a*(a\x); a\x改成a*pinv(x)比较下。
Submitted by insular on Fri, 09/03/2010 - 15:12 Permalink
我试试。 去协变量用的也是detrend函数?
我试试。
去协变量用的也是detrend函数?
Submitted by dongzy08 on Sat, 09/04/2010 - 19:24 Permalink
Re
之前看你问的是detrend的问题,没注意这里是说去协变量。不好意思。
在去协变量和detrend的时候,都会做回归,所以都会用到矩阵的逆。 去协变量的时候,并没用detrend函数,它求矩阵的逆的时候用的是inv这个函数,改成pinv或许能解决这个问题。
Submitted by insular on Sun, 09/05/2010 - 12:39 Permalink
thanks
thanks rest里面去协变量调用的是matlab里的哪个函数呢?函数名叫什么
Submitted by dongzy08 on Sun, 09/05/2010 - 17:53 Permalink
Re
这里是我们自己写的函数,你在fc的函数中可以看到。
分别是Brain1D_RegressOutCovariables和Brain4D_RegressOutCovariables.
Submitted by insular on Sat, 09/18/2010 - 11:42 Permalink
老师,我能不能分2次去除协变量。6个头动参数为一次,白质脑
老师,我能不能分2次去除协变量。6个头动参数为一次,白质脑脊液信号为一次,这样就不会出现求不出逆的问题了?
但是这个和一次除去协变量回归的结果肯定不一样.
这个方法和把inv改成pinv,哪个方法更精确?
Submitted by insular on Sat, 09/18/2010 - 12:36 Permalink
另外,我看了一下。我的协变量矩阵(8个协变量)是满秩的,为
另外,我看了一下。我的协变量矩阵(8个协变量)是满秩的,为什么求不出逆呢?
Submitted by YAN Chao-Gan on Mon, 09/20/2010 - 15:10 Permalink
Re
你的这个问题从来没有遇到过。
建议你回查一下到底是哪步出的问题。
或者,换套数据试试可能更容易定位问题所在。
Submitted by dongzy08 on Mon, 09/20/2010 - 23:35 Permalink
Re
满秩的方阵才有逆,一般做回归用的是广义逆
Submitted by dongzy08 on Wed, 08/25/2010 - 23:58 Permalink
Re: 图像文件的大小大了一倍
因为去除协变量之后,输出的结果文件的数据类型是double的,是64位表示一个数。如果你输入的文件时数据类型是32位的,那么输出的结果肯定会比输入的文件大一倍,这一点没关系,因为64位要比32位更精确。
Submitted by insular on Thu, 08/26/2010 - 09:15 Permalink
我查了一下。smooth完后的数据时16-bit int,
我查了一下。smooth完后的数据时16-bit int, detrend和滤波后变成了32-bit real,然后出去rp_*.txt的协变量后变成了64-bit real