pymvpa2-preproc - Онлайн в облаке

ПРОГРАММА:

ИМЯ

pymvpa2-preproc - применить шаги предварительной обработки к набору данных PyMVPA

СИНТАКСИС

pymvpa2 препроцесс [--версия] [-h] -i НАБОР ДАННЫХ [НАБОР ДАННЫХ ...] [- кусочки CHUNKS_ATTR] [--полоска-
инвариантные особенности] [--поли-детренд DEG] [--detrend-куски CHUNKS_ATTR] [--detrend-координаты
COORDS_ATTR] [--detrend-regrs ATTR [ATTR ...]] [--фильтр-полоса пропускания FREQ [FREQ ...]]
[- фильтр-заглушка FREQ [FREQ ...]] [--частота выборки FREQ] [--filter-passloss dB]
[- фильтр-стопаттенюация dB] [--zscore] [--zscore-куски CHUNKS_ATTR] [--zscore-параметры
ПАРАМ ПАРАМ] -o ВЫВОД [--hdf5-сжатие ТИП]

ОПИСАНИЕ

Предварительно обработайте набор данных PyMVPA.

Эта команда может применить к набору данных ряд шагов предварительной обработки. В настоящее время поддерживается


1. Полиномиальное определение трендов.

2. Спектральная фильтрация

3. Индивидуальная Z-оценка

Все шаги предварительной обработки применяются в указанном выше порядке. Если требуется другой порядок,
предварительная обработка должна быть разделена на два отдельных вызова команд.

ПОЛИНОМИЧЕСКИЙ ДЕ-ТРЕНДИНГ

Этот тип определения тенденции может использоваться для регрессии произвольных сигналов. В добавление к
полиномы любой степени, произвольные временные интервалы, хранящиеся как образцы атрибутов в наборе данных
могут использоваться как искажающие регрессоры. Эта функция удаления тренда, в отличие от
реализация спектральной фильтрации, также применима к данным с разреженной выборкой с
потенциально нерегулярные интервалы между выборками.

СПЕКТРАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ

Предусмотрено несколько вариантов, которые используются для построения Баттерворта с низким, высоким или высоким уровнем.
полосовой фильтр. Рекомендуется тщательно проверять отфильтрованные данные как несоответствующие.
настройки фильтра могут привести к непредвиденным побочным эффектам. Только набор данных с фиксированной выборкой
скорость поддерживаются. Должна быть указана частота дискретизации.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ОПЦИИ

--версия
показать версию программы и информацию о лицензии и выйти

-h, --Помогите, --help-np
показать это справочное сообщение и выйти. --help-np принудительно отключает использование пейджера
для отображения справки.

-i НАБОР ДАННЫХ [НАБОР ДАННЫХ ...], --Вход НАБОР ДАННЫХ [НАБОР ДАННЫХ ...]
пути к одному или нескольким файлам набора данных PyMVPA. Все наборы данных будут объединены в
единый набор данных (сложенный) в порядке спецификации. В некоторых случаях эта опция может
необходимо указывать более одного раза, если несколько, но отдельные входные наборы данных
требуется.

Общий кредита для ВСЕ предварительная обработка:
- кусочки CHUNKS_ATTR
опция быстрого доступа для включения единообразной обработки по частям для всех соответствующих
шаги предварительной обработки (см. --zscore-куски, --detrend-куски). Этот глобальный параметр
можно перезаписать, дополнительно указав соответствующий отдельный «чанк»
настройки.

--strip-инвариантные-функции
После завершения всех этапов предварительной обработки удалите все инвариантные функции из
набор данных.

Опции для данным снижение тренда:
--поли-детренд DEG
Порядок удаления полинома Лежандра из данных. Это удалит все
полином до указанного значения включительно. Например, 3 удалит 0-й,
Полиномы 1-го, 2-го и 3-го порядка по данным. np.B .: 0-й многочлен - это
сдвиг базовой линии, 1-й - линейный тренд. Если вы укажете один int и
Параметр chunks_attr не равен None, тогда это значение используется для каждого фрагмента. Ты
также может указывать различное значение polyord для каждого фрагмента, предоставляя список или
ndarray значений polyord, длина которых равна количеству чанков.
Ограничения: значение должно быть преобразовано в тип int. [По умолчанию: 1]

--detrend-куски CHUNKS_ATTR
Если «Нет», снимается тренд сразу для всего набора данных. В противном случае данные образцы
атрибут (заданный его именем) используется для определения фрагментов набора данных, которые
обрабатывается индивидуально. В этом случае все сэмплы в чанке должны быть в
непрерывный порядок, и фрагменты должны быть отсортированы в порядке от меньшего к большему --
если набор данных не предоставляет информацию о координатах каждой выборки в
пространство, которое должно быть покрыто многочленами (см. аргумент "пробел").
Ограничения: значение должно быть None или значение должно быть строкой. [По умолчанию: Нет]

--detrend-координаты COORDS_ATTR
имя атрибута выборки, который добавляется к предварительно обработанному набору данных, хранящему
координаты каждой выборки в пространстве, натянутом на многочлены. Если атрибут
такого имени уже присутствует в наборе данных, его значения интерпретируются как образец
координаты в пространстве, натянутом на многочлены. Это можно использовать для снижения тренда
наборы данных с нерегулярным интервалом между выборками.

--detrend-regrs АТТР [АТТР ...]
Список примеров имен атрибутов, которые следует использовать в качестве дополнительных регрессоров. An
Пример использования может заключаться в регрессии параметров движения. Ограничения: значение должно быть
`None`, или значение должно быть преобразовано в список (str). [По умолчанию: Нет]

Опции для спектральный фильтрация:
--фильтр-полоса пропускания ЧАСТОТА [ЧАСТОТА ...]
критические частоты полосы пропускания фильтра Баттерворта. Критические частоты нужны
чтобы соответствовать единице указанной частоты дискретизации (см .: --частота выборки). В случае
необходимо указать полосовой фильтр среза низких и высоких частот (в этом
порядок). Для фильтров низких и высоких частот должна быть предусмотрена одна частота среза.
Тип фильтра (нижний / верхний) определяется по отношению к полосе заграждения.
частота (- фильтр-заглушка).

- фильтр-заглушка ЧАСТОТА [ЧАСТОТА ...]
Аналоговая настройка на --фильтр-полоса пропускания для указания полосы заграждения фильтра.

--частота выборки FREQ
частота дискретизации набора данных. Все частотные характеристики должны соответствовать устройству
частоты дискретизации.

--filter-passloss dB
максимальные потери в полосе пропускания (дБ). По умолчанию: 1 дБ

- фильтр-стопаттенюация dB
минимальное затухание в полосе задерживания (дБ). По умолчанию: 30 дБ

Опции для данным нормализация:
--zscore
выполнить нормализацию признаков с помощью Z-скоринга.

--zscore-куски CHUNKS_ATTR
имя атрибута выборки набора данных, определяющего фрагменты выборок, которые должны быть
Z-оценка независимо. По умолчанию частичная нормализация не выполняется.

--zscore-параметры ПАРАМЕТР ПАРАМ.
определить фиксированный набор параметров (среднее, стандартное) для Z-скоринга вместо вычисления из
фактические данные.

Результат опции:
-o ВЫХОД, --выход ВЫВОД
выходное имя файла (при необходимости автоматически добавляется расширение '.hdf5'). Обратите внимание
выходной формат подходит для обмена данными между командами PyMVPA, но не
рекомендуется для длительного хранения или обмена, так как конкретное содержимое может отличаться
в зависимости от реальной программной среды. Для длительного хранения рассмотрите
преобразование в другие форматы данных (см. команду dump).

--hdf5-сжатие ТИП
тип сжатия для хранения HDF5. Доступные значения зависят от конкретного HDF5.
установка. Типичные значения: gzip, lzf, szip или целые числа от 1 до 9.
с указанием уровней сжатия gzip.

ПРИМЕРЫ

Нормализовать все функции в наборе данных с помощью Z-скоринга

$ pymvpa2 preproc --zscore -o ds_preprocessed -i набор данных.hdf5

Выполните Z-оценку и квадратичное детрендирование всех функций, но обработайте все образцы
разделение уникального значения атрибута образца "chunks" индивидуально

$ pymvpa2 preproc --chunks "chunks" --poly-detrend 2 --zscore -o ds_pp2 -i ds.hdf5

Используйте pymvpa2-preproc онлайн с помощью сервисов onworks.net