探索bids-matlab-tools-master.zip的MATLAB工具集

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0 下载量 162 浏览量 更新于2024-10-10 收藏 144KB ZIP 举报
资源摘要信息:"bids-matlab-tools-master.zip" 标题中的“bids-matlab-tools-master.zip”暗示这是一个与MATLAB相关的工具包压缩文件,其主要用途可能与处理科研数据集有关。BIDS(Brain Imaging Data Structure)是一种用于神经成像数据的标准格式,它旨在使数据的共享和协作变得更容易和更一致。因此,该压缩文件中可能包含了用于处理遵循BIDS标准的数据集的MATLAB工具和脚本。 描述中仅提供了标题相同的文本,没有更多的信息。但是,通常在没有额外描述的情况下,我们可以推断该压缩文件包含了一系列专为MATLAB环境设计的工具,这些工具旨在支持科研人员快速处理、分析和可视化BIDS格式的数据集。 标签“matlab”明确指出了这个压缩文件是与MATLAB相关的。MATLAB是一种广泛使用的高性能语言,专门用于数值计算、可视化以及编程。在科研领域,MATLAB尤其受到生物医学工程、心理学、神经科学和计算机科学等领域的研究者的青睐。它提供了一系列内建的函数库,方便处理各种复杂的数据分析和算法开发。 压缩文件的文件名称列表显示了一个名为“新建文件夹”的文件和一个名为“bids-matlab-tools-master”的文件夹。这表明该压缩文件可能包含了一个完整的文件夹结构,里面包含了多个与BIDS相关的MATLAB工具和脚本。由于列表中仅列出了一个文件夹名称,我们不能确定具体的文件内容,但可以推测“新建文件夹”可能是一个临时文件夹,用于存放解压后的文件和文件夹结构。 根据以上信息,可以确定的知识点包括: 1. BIDS标准:它是一种用于组织和描述神经成像数据的格式,确保数据易于共享和协作处理。 2. MATLAB在科研中的应用:MATLAB作为一种功能强大的数值计算和数据处理工具,在科研中常用于算法开发、数据分析、实验设计和可视化等。 3. MATLAB的工具箱:MATLAB允许用户创建和分享自己的工具箱(Toolbox),这是一个包含一组特定功能的函数、脚本和示例数据的集合。 4. 文件压缩和解压缩:bids-matlab-tools-master.zip是一个压缩文件,使用解压缩软件可以将其内容解压到硬盘上以供使用。 5. 文件夹结构:解压后“新建文件夹”可能用于临时存放解压内容,而“bids-matlab-tools-master”文件夹则可能包含了一系列用于BIDS数据处理的MATLAB工具。 由于压缩文件的具体内容未提供,我们无法进一步分析每一个工具或脚本的具体作用。但是,可以确定的是,这个工具包可能是科研人员在处理BIDS标准数据时的一个有力工具,通过它能够有效地进行数据预处理、分析和可视化,从而支持复杂神经科学研究的开展。

帮我把下面一段C++代码改写成python代码:#include "Trade.h" #include "WPrice.h" #include <algorithm> double normalCDF(double x) // Phi(-∞, x) aka N(x) { return std::erfc(-x / std::sqrt(2)) / 2; //erfc()是互补误差函数,该返回值表示标准正态分布下var小于x的概率,即N(x) } CTrade::CTrade(double tick) : wp_bid(0.01), wp_ask(0.01), m_tick(tick), m_TimeRound(50) { newday(NULL); } CTrade::~CTrade() { } void CTrade::OnBook(const BTRec& btRec) { wp.setGamma(0.1); wp_bid = wp.getWP(&btRec.Bids); wp_ask = wp.getWP(&btRec.Asks); if (wp_mid > 0){ //wp_mid初始化为-1,仅遇到第一条BTRec记录时条件为false double wp_now = (wp_bid + wp_ask) / 2; //updated wp_mid int volume = btRec.volume; //volume between two orderbook records double ratio = normalCDF((wp_now - wp_mid) / (2 * m_tick)); //m_tick = tick = 0.2 double buyvolume = ratio*volume, sellvolume = (1 - ratio)*volume; m_TimeRound.update(buyvolume, sellvolume, btRec.rec_time.timestamp); //volume moving average if (mv_volume < 0) { mv_volume = volume; mv_buyvolume = buyvolume; } else{ mv_volume += 0.002*(volume - mv_volume); mv_buyvolume += 0.002*(buyvolume - mv_buyvolume); } // round trip volatility if (time_ini < 0 || btRec.rec_time.timestamp - time_ini >= time_scale){ if (time_ini>0){ double dp = wp_now - wp_ini; volatility += 0.05*(dp*dp - volatility); } time_scale = m_TimeRound.getTime() * 1000; //in milliseconds time_ini = btRec.rec_time.timestamp; wp_ini = wp_now; } } wp_mid = (wp_bid + wp_ask) / 2; } void CTrade::newday(const char* p) { wp_mid = -1; m_TimeRound.newday(p); volatility = 16 * m_tick*m_tick; time_slapse = -1, time_scale = -1, wp_ini = -1, time_ini = -1; mv_buyvolume = mv_volume = -1; }

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