MATLAB实现运动序列学习功能MRI特征分析

资源摘要信息:"该存储库名为'motor_sequence_learning'，是与研究论文相关联的MATLAB代码和数据集。这篇论文题为'对运动序列学习的功能磁共振成像特征进行关键性重新评估'，由Berlot, Popp和Diedrichsen在2020年发表。这篇论文很可能探讨了如何利用功能磁共振成像（fMRI）数据来理解大脑在学习运动序列时的活动模式。" "存储库中的MATLAB代码是用来处理相关数据，并进行运动序列学习的研究分析。在使用这些代码之前，用户需要安装MATLAB的特定版本以及一系列工具箱。具体要求如下：" - "MATLAB R2015b或更新版本是进行数据处理的必要条件。" - "SPM12（Statistical Parametric Mapping）工具箱是用于处理fMRI数据的重要工具，提供了一系列用于脑成像数据统计分析的软件。" - "数据框工具箱可能是用于数据操作和分析的自定义工具箱或第三方工具箱，这里未明确指出具体名称，但数据框（data frames）在MATLAB中通常用于存储表格型数据。" - "PCM（Probabilistic Canonical Mapping）工具箱可能用于执行概率典型映射分析，这是一种用于fMRI数据的空间统计方法。" - "RSA（Representational Similarity Analysis）工具箱用于执行表示相似性分析，这是一种比较不同脑区或不同条件下的神经表征相似性的方法。" - "Plotlib工具箱用于数据可视化，它可能是一个用于生成高质量图表和视觉呈现的工具箱。" "此外，存储库的标签指明了其为开源项目，这意味着代码和数据可供研究社区成员自由获取和使用。用户应当遵守相关的开源许可协议，比如GNU通用公共许可证（GPL）或MIT许可证，具体取决于存储库的许可情况。" "压缩包子文件的文件名称列表中的'motor_sequence_learning-master'表明该项目可能遵循常见的GitHub项目命名规范，'master'分支是默认的项目主分支，包含了最新的代码更新和稳定版本。用户可以通过克隆或下载这个项目来获取完整的代码库和相关数据文件。" "综上所述，这个存储库是为研究运动序列学习中大脑活动模式的学者或研究人员准备的。它可能包含了用于数据分析、模型构建和结果展示的脚本，以及与论文相关的原始数据集。利用这些资源，研究者可以复现实验结果，或在现有研究的基础上展开进一步的探索。"