matlab最短路代码-FastFC:快速功能连接工具箱

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  • 2022-05-16 07:12
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matlab最短代码快速FC 快速功能连接工具箱。 该工具箱实现了不同FC索引的高效C计算。 它是通过C-MEX外部接口应用程序以及在Matlab的开发环境中实现的。 FastFC的重点是非常小,并且易于适应Matlab中的任何现有工具箱。 这是仓库的主要发行分支。 它仅包含最终的可执行文件,所需的dll和示例脚本。 请访问其他分支以获取每组功能的源代码。 '希望能帮助到你! 相关研究: 功能脑网络的高效计算:实现实时功能连接神经信息学前沿(2017)García-PrietoJuan,Bajo Ricardo,Pereda Ernesto 安装 尽管该库使用OMP和FFTW(均为开源项目),但已在标准C中实现。 要使用这些功能,唯一需要的是可执行文件中包含的FFTW dll。 筛选工具 零相位失真FIR滤波。 此过滤功能是根据需要构建的。 它与Matlab的filtfilt内置函数实现非常相似。 它执行N维的圆形填充(N =滤波顺序)。 功能连接性措施 相位同步度量:PLV,PLV的p值,PLI,wPLI和相干的虚部。 相互信息。 (实施MILCA)。 通用同步措施:S,H,M,L
FastFC-release.zip
  • FastFC-release
  • src
  • mutual_information
  • Project2.ilk
    264.7KB
  • milca_2.ilk
    347.6KB
  • README.md
    1.2KB
  • milca_2.exe
    106.5KB
  • Copy_of_miutils.cpp
    65.3KB
  • miutils_8.cpp
    65.4KB
  • miutils.cpp
    66.5KB
  • MIhigherdim.C
    4.1KB
  • Project2.pdb
    540KB
  • miutils.h
    10.3KB
  • fastfc_mi.cpp
    4.9KB
  • miutils.mexw64
    0B
  • casting_test.mexw64
    7.5KB
  • milca_2.pdb
    411KB
  • MIxnyn.C
    4.3KB
  • MIxnyn.exe
    106.5KB
  • casting_test.cpp
    2.2KB
  • LICENSE
    17.6KB
  • MIhigherdim.m
    2.1KB
  • miutils_5_old.cpp
    65.7KB
  • miutils_5.cpp
    65.8KB
  • casting_test.mexw64.pdb
    139KB
  • networks
  • fastfc_shortest_path_length_w.c
    4.9KB
  • README.md
    1.2KB
  • fastfc_betweenness_cent_w.c
    6.8KB
  • fastfc_strength_wu.c
    1.9KB
  • LICENSE
    17.6KB
  • fastfc_cluster_coef_wu.c
    2.9KB
  • fastfc_cluster_coef_bu.c
    2.9KB
  • generalized_sync
  • fastfc_gs_ver2.c
    8.1KB
  • README.md
    831B
  • fastfc_gs.c
    9.3KB
  • LICENSE
    17.6KB
  • fastfc_gs_ver2.mexw64
    28.5KB
  • phase_sync
  • README.md
    946B
  • fastfc_wpli.c
    5.9KB
  • fastfc_ps_filt.c
    9.8KB
  • fastfc_ps.c
    7.4KB
  • LICENSE
    17.6KB
  • filter
  • README.md
    921B
  • fastfc_filt.c
    5KB
  • LICENSE
    17.6KB
  • README.md
    1.9KB
  • fastfc_gs.mexw64
    12.5KB
  • fastfc_cluster_coef_bu.mexw64
    8.5KB
  • fastfc_shortest_path_length_w.mexw64
    24.5KB
  • .gitattributes
    508B
  • fastfc_cluster_coef_wu.mexw64
    8.5KB
  • fastfc_strength_wu.mexw64
    7.5KB
  • fastfc_filt.mexw64
    10.5KB
  • README.md
    1.8KB
  • testing_fastFC.m
    8.5KB
  • .gitignore
    5B
  • libfftw3f-3.dll
    2.5MB
  • fastfc_betweenness_cent_w.mexw64
    11KB
  • LICENSE
    17.6KB
  • fastfc_gs_ver2.mexw64
    28.5KB
  • fastfc_ps.mexw64
    12KB
  • fastfc_wpli.mexw64
    11.5KB
  • fastfc_mi.mexw64
    20KB
内容介绍
# FastFC Fast Functional Connectivity Toolbox. This toolbox implements efficient C computing of different FC indices. It does so through C-MEX external interface appi and within Matlab's development environment. The focus of FastFC is to be very small and easy to adapt to any existing toolbox within Matlab. This is the development branch. It includes all the files writen during development of each index. Also object files for Visual Studio debugging and few other things. The C (all indices except MI) and C++ (for Mutual Information index) code can be found in the /src folder. 'Hope it helps! # Related research: Efficient computation of functional brain networks: towards real-time functional connectivity Frontiers in Neuroinformatics (2017) García-Prieto Juan, Bajo Ricardo, Pereda Ernesto # Installation The library has been implemented in standard C, although it uses OMP and FFTW (both open source projects). The only thing needed in order to use the functions is the FFTW dll which is included with the executables. # Filtering tool - Zero-phase distorsion FIR filtering. This filtering function has been built out of necessity. It closely resembles Matlab's filtfilt built-in function implementation. It performs an N-dimensional circular padding (N=filter order). # Functional Connectivity measures - Phase Synchronization measures: PLV, PLV's p-value, PLI, wPLI and imaginary part of the Coherence. - Mutual Information. (MILCA implementation). - Generalized Synchronization measures: S, H, M, L - Generalized Synchronization measrues (version 2. faster): S, H, M. # Complex Networks measures - Strength for weighted undirected networks. - Clustering Coefficient for binary undirected networks. - Clustering Coefficient for weighted undirected networks. - Shortest path length for weighted networks (both directed and undirected). - Betweenness centrality for weighted networks (both directed and undirected).
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