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pymvpa2-preproc - 将预处理步骤应用于 PyMVPA 数据集

概要

pymvpa2 预处理 [- 版[-h] -i 数据集 [数据集 ...] [--块 块属性[- 跳闸-
不变特征[--多去趋势 DEG[--去趋势块 块属性[--detrend-坐标
坐标属性[--去趋势-regrs 空中交通管制 [空中交通管制 ...]] [--过滤器通带 FREQ [FREQ ...]]]
[--过滤器阻带 FREQ [FREQ ...]] [- 采样率 FREQ[--过滤器通过损失 dB]
[--滤波器停止衰减 dB[--zscore[--zscore-块 块属性[--zscore-参数
参数 参数] -o OUTPUT [--hdf5-压缩 型]

商品描述

预处理 PyMVPA 数据集。

此命令可以对数据集应用许多预处理步骤。 目前支持
旨在

1.多项式去趋势

2. 光谱过滤

3. 特征方面的 Z 评分

所有预处理步骤均按上述顺序应用。 如果需要不同的顺序，
预处理必须分成两个单独的命令调用。

多项式去趋势

这种类型的去趋势可用于回归任意信号。 此外
在数据集中作为样本属性存储的任意次数的多项式
可以用作混淆回归量。 与
频谱过滤的实现，也适用于稀疏采样数据
可能不规则的样本间间隔。

光谱过滤

提供了几个选项，用于构建巴特沃斯低、高或
带通滤波器。 建议仔细检查过滤后的数据不合适
过滤器设置可能会导致意想不到的副作用。 只有具有固定采样的数据集
率支持。 必须提供采样率。

配置

- 版
显示程序的版本和许可证信息并退出

-h, - 帮帮我, --帮助-np
显示此帮助消息并退出。 --帮助-np 强制禁用寻呼机的使用
用于显示帮助。

-i 数据集 [数据集 ...], - 输入 数据集 [数据集 ...]
一个或多个 PyMVPA 数据集文件的路径。 所有数据集将合并为一个
按规格顺序排列的单个数据集（vstack'ed）。 在某些情况下，此选项可能
如果有多个但独立的输入数据集，则需要多次指定
必需的。

相当常见 选项 所有 预处理：
--块 块属性
为所有相关启用统一分块处理的快捷选项
预处理步骤（见 --zscore-块, --去趋势块）。 这个全局设置
可以通过额外指定相应的单个“块”来覆盖
选项​​。

--strip-不变-特征
完成所有预处理步骤后，从
数据集。

附加选项 data 去趋势：
--多去趋势 DEG
要从数据中删除的勒让德多项式的阶数。 这将删除每个
多项式直到并包括提供的值。 例如，3 将删除第 0 个，
数据中的一阶、二阶和三阶多项式。 np.B.：第 1 个多项式是
基线偏移，第一个是线性趋势。 如果您指定单个 int 并且
`chunks_attr` 参数不是None，那么这个值用于每个chunk。 你
还可以通过提供列表或为每个块指定不同的 polyord 值
长度等于块数的 polyord 值的 ndarray。
约束：值必须可转换为“int”类型。 [默认值：1]

--去趋势块 块属性
如果没有，整个数据集会立即被去除趋势。 否则，给定的样本
属性（由其名称给出）用于定义数据集的块
单独处理。 在这种情况下，一个块中的所有样本都应该在
连续顺序，块应按从低到高的顺序排序 --
除非数据集提供了每个样本的坐标信息
应该跨越的空间是多项式（参见“空间”参数）。
约束：值必须是“无”，或者值必须是字符串。 [默认：无]

--detrend-坐标 坐标属性
添加到预处理数据集的样本属性的名称，用于存储
多项式跨越的空间中每个样本的坐标。 如果一个属性
此类名称已存在于数据集中其值被解释为样本
多项式所跨越的空间中的坐标。 这可用于消除趋势
具有不规则样本间距的数据集。

--去趋势-regrs 属性 [属性 ...]
应用作附加回归量的样本属性名称列表。 一个
示例用途是回归运动参数。 约束：值必须是
`None`，或值必须可转换为 list(str)。 [默认：无]

附加选项 光谱 过滤：
--过滤器通带 频率 [频率 ...]
巴特沃斯滤波器通带的临界频率。 关键频率需要
匹配指定采样率的单位（见： - 采样率）。 的情况下
需要指定带通滤波器的低频和高频截止（在此
命令）。 对于低通和高通滤波器，必须提供单个截止频率。
滤波器的类型（低通/高通）由与阻带的关系决定
频率 （--过滤器阻带).

--过滤器阻带 频率 [频率 ...]
模拟设置为 --过滤器通带 用于指定滤波器的阻带。

- 采样率 FREQ
数据集的采样率。 所有频率规格需与单元匹配
的采样率。

--过滤器通过损失 dB
通带中的最大损耗 (dB)。 默认值：1 分贝

--滤波器停止衰减 dB
阻带内的最小衰减 (dB)。 默认值：30 分贝

附加选项 data 正常化：
--zscore
通过 Z 评分执行特征归一化。

--zscore-块 块属性
定义样本块的数据集样本属性的名称
Z 独立评分。 默认情况下，不进行分块归一化。

--zscore-参数 参数参数
为 Z 评分定义固定参数集（均值、标准差），而不是从
实际数据。

输出 opţiuni:
-o 输出， - 输出 OUTPUT
输出文件名（必要时自动添加“.hdf5”扩展名）。 注意：
输出格式适用于 PyMVPA 命令之间的数据交换，但不适用于
建议长期储存或交换，因为其具体内容可能会有所不同
视实际软件环境而定。 对于长期存储，请考虑
转换为其他数据格式（参见“转储”命令）。

--hdf5-压缩 型
HDF5 存储的压缩类型。 可用值取决于特定的 HDF5
安装。 典型值为：“gzip”、“lzf”、“szip”或 1 到 9 之间的整数
表示 gzip 压缩级别。

示例

通过 Z 评分规范化数据集中的所有特征

$ pymvpa2 preproc --zscore -o ds_preprocessed -i dataset.hdf5

对所有特征执行 Z 评分和二次去趋势，但处理所有样本
单独共享“块”样本属性的唯一值

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

使用 onworks.net 服务在线使用 pymvpa2-preproc