如何使用MATLAB的mTRF-Toolbox进行多元刺激-反应数据的建模与分析？请提供详细步骤和代码示例。

MATLAB的mTRF-Toolbox是一个强大的工具，它为处理和建模多元刺激-反应数据提供了专业的函数和类。利用该工具箱，研究者可以构建统计模型以分析刺激和反应之间的关系。以下是使用mTRF-Toolbox进行数据建模与分析的基本步骤和代码示例：

参考资源链接：[MATLAB多元刺激-反应数据建模软件包](https://wenku.csdn.net/doc/55drm5wqac?spm=1055.2569.3001.10343)

步骤一：安装mTRF-Toolbox
下载并解压mTRF-Toolbox的安装文件，然后将解压后的文件夹添加到MATLAB的路径中。在MATLAB命令窗口输入以下代码完成路径添加：

addpath('路径到mTRF-Toolbox文件夹');

步骤二：数据预处理
在建模之前，需要对数据进行预处理，去除噪声和非相关成分。mTRF-Toolbox中可能包括用于数据清洗和标准化的函数。

步骤三：模型初始化与配置
使用mTRF-Toolbox提供的函数初始化模型，并配置模型参数。例如，设置时间窗口和空间滤波器。

model = mtrf_init(...);
model = mtrf_config(model, 'time_window', [-500, 1000], 'space_filters', eye(64));

步骤四：模型拟合
使用刺激和反应数据拟合模型，估计模型参数。这一步骤将运用最小二乘法或梯度下降等优化算法。

model = mtrf_fit(model,刺激数据, 反应数据);

步骤五：模型验证
进行交叉验证，以评估模型的预测能力和泛化能力。

predicted = mtrf_predict(model, 验证数据集中的刺激数据);

步骤六：结果分析与可视化
使用mTRF-Toolbox中的可视化函数来分析和展示模型结果。

mtrf_plot(model);

以上步骤展示了如何使用mTRF-Toolbox在MATLAB中进行多元刺激-反应数据的建模与分析。由于mTRF-Toolbox的具体函数和参数可能因版本而异，具体细节应参考最新的工具箱文档或“说明.txt”文件。

参考资源链接：[MATLAB多元刺激-反应数据建模软件包](https://wenku.csdn.net/doc/55drm5wqac?spm=1055.2569.3001.10343)