ModelWork: MATLAB矩阵标准化与模型构建套件

它由一系列标准化功能组成，这些功能包括通过最大似然估计和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样进行模型拟合，以及计算模型比较的度量。作者在博士研究期间创建了该程序，最初仅作为个人使用。尽管目前还未整理成可公开分发的版本，但其中包含的核心功能和使用方法具有一定的参考价值。 ModelWork的命名源自建模领域中一个常见的说法，即在运行新模型之前或者在长时间调试旧模型之后，研究人员会发出“请进行模型工作”的请求。这个词汇在交流中自然而然地形成，并逐渐演变成为该套件的名称。 在构建新项目时，ModelWork可以作为数据处理的一部分，将原始数据集转换为标准化格式。这一过程通过编写一个特定的函数project_convertData.m来实现，它将原始数据文件转换为ModelWork要求的标准化格式。转换后的数据以单元阵列的形式存储，每个主题（例如研究对象）在数组中占用一个元素。每个元素包含以下字段： 1. id：主题的唯一标识号，用于区分不同的数据记录。 2. name：主题的标识字符串，可能是研究对象的名称或者其他标识信息。 3. X：包含标准化数据的结构体。这个结构体可能包含多个子字段，比如按照任务类型进行划分。数据矩阵通常存储在单元阵列中，每种噪声条件下都有一个数据矩阵。 通常，在每个数据矩阵的第一列中，会保留试验编号或会话编号，以便于后续的数据管理和分析。此外，其他字段可能包含与数据相关的一些额外有用信息。 尽管ModelWork目前还不是开源项目，但所提供的信息说明了其主要功能和使用方法，有助于理解在模型构建和拟合过程中如何处理和转换数据。对于那些在MATLAB环境下进行模型开发和数据分析的研究人员来说，了解ModelWork的工作流程和数据结构是有益的，它能够帮助他们构建自己的数据处理和模型评估流程。 在文件名称列表中，我们看到"ModelWork-master"，这表明当前版本为版本库的主分支，可能包含了该套件最新的功能和修正。如果该套件未来开放源代码，研究人员将能够访问和利用这些资源来提升自己的模型构建和拟合工作。"