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？请提供详细步骤和代码示例。

mTRF-Toolbox是一个专门为MATLAB设计的工具箱，用于处理和建模多元刺激-反应数据。它可以帮助用户在MATLAB中高效地进行数据预处理、模型估计、参数优化、模型验证和结果可视化等操作。以下是使用mTRF-Toolbox进行数据建模的步骤和代码示例：

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)

1. 数据预处理：首先需要将你的数据格式化为mTRF-Toolbox可以接受的形式，通常包含刺激数据矩阵和反应数据矩阵。然后，你可以使用内置函数进行数据清洗，例如去除噪声、标准化和去趋势处理。

   % 假设Stimulus为刺激数据矩阵，Response为反应数据矩阵
   [cleanStimulus, cleanResponse] = preProcessData(Stimulus, Response);

2. 模型估计：使用mTRF-Toolbox估计线性滤波模型，该模型旨在预测反应数据。你可以选择适当的模型参数，如滤波器长度、正则化参数等。

   % 假设已经设置了模型参数
   model = estimateModel(cleanStimulus, cleanResponse, filterLength, regularization);

3. 参数估计和优化：mTRF-Toolbox提供了不同的优化算法来估计模型参数，保证模型的准确性和稳定性。这通常涉及到最小二乘法或梯度下降等技术。

   % 使用最小二乘法优化模型参数
   optimizedModel = optimizeModelParameters(model);

4. 模型验证：完成模型估计后，需要验证模型的有效性。交叉验证和模型比较是常用的验证方法。

   % 进行交叉验证
   crossValidationResults = crossValidateModel(optimizedModel, cleanStimulus, cleanResponse);

5. 结果可视化：为了更好地理解和解释模型结果，mTRF-Toolbox提供了丰富的可视化工具。

   % 可视化模型结果
   visualizeResults(optimizedModel);

通过以上步骤，你可以在MATLAB中使用mTRF-Toolbox完成多元刺激-反应数据的建模与分析。如果你希望深入学习这一工具箱的其他高级功能和应用案例，建议参考《MATLAB多元刺激-反应数据建模软件包》这份资源，它不仅包含完整的工具箱和使用说明，还有丰富的示例和案例分析，可以为你提供更多实际操作的指导。

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)