一个免费的开源python工具，用于fmri数据的人口接收场模拟。
prfsim的Python项目详细描述
#Pyprf
[！[活页夹]（https://mybinder.org/badge.svg）（https://mybinder.org/v2/gh/arash-ash/prfsim/master？filepath=prfsim_tutorial.ipynb）
<；img src=“logo.svg”width=200 align=“right”/>；
>一个免费的开放源码*python包*用于*人口接受域（prf）模拟*。该软件包主要用于功能磁共振成像（fmri）实验。
按照以下方式：
``bash
pip install prfsim
````
只需按照上面的安装说明操作即可。
prfsim dependencies tested version
——| 0.22.0
[scipy]（http://www.scipy.org/）1.0.0
[seaborn]（https://seaborn.pydata.org/）0.8.1
[枕头]（https://heoph.readthedocs.io/）5.0.0
贡献
我们建议执行以下步骤：
*创建自己的分支（在Web界面中，或通过“git checkout-b new_branch”创建）
*如果在Web界面中创建分支，将更改拉到本地存储库（`git pull`）
*更改为新分支：`git checkout new廑branch`
*进行更改
*将更改提交到新分支（`git add.`and`git commit-m`）
*将更改推到新分支（`git push origin new廑branch`）
*使用Web界面创建拉请求
申请基于以下工作：
[1]Dumoulin，S.O.和Wandell，B.A.（2008）。人类视觉皮层的群体感受野估计。神经影像39，647–660。
支持
如有疑问或错误报告，请使用[github问题]（https://github.com/arash-ash/prfsim/issues）来回答问题或错误报告。
/>许可
该项目是在[gnu通用公共许可第3版（http://www.gnu.org/licensenses/gpl.html）下获得许可的[gnu通用公共许可第3版（http://www.gnu.org/licenses/licenses/gpl.html）下获得许可的。
/>如何使用
`` bash
`` bash
半径=10
精度=0.1
barwidth=radius/4
角度=[-90，45，--180，315，90，225，0，135]
nframes=len（角度）*3
tr=3.0
trs=5，每帧的trs数
持续时间=nframes*trs
x，y=np.mgrid，半径：半径：半径精确性，半径：半径：半径：精度
pos=np.dstack（（x，y））
len长=len（x[0]）
nvoxels=6
；双伽玛分布函数hrf参数：
n1=4
lmbd1=2.0
t01=0
n2=7
lmbd2=3
t02=0 0
a=0.3
t=np.arange（0，nframrame=0
nvoxels=6
；双伽玛分布函数hrf参数hrf：
n1 1=4
1=4
s*trs*tr，tr）
hrf_gen=psim.hrf_double_gamma（t，n1，n2，lmbd1，lmbd2，t01，t02，a）
hrf_est=hrf_gen
stim=psim.generatestim（半径=半径，精度=精度，
barwidth=barwidth，角度=角度，
nframes=nframes，长度=长度，
tr tr=tr，trs=trs，ischeckerboard=false）
print（'刺激产生'）
neuronal_responses=psim.getneuronal response（stim=stim，nvoxels=nvoxels，
radius=radius，precision=precision，
duration=duration）
print（'神经反应产生'）
=psim.generatedata（神经元反应=神经元反应，
hrf=hrf生成，
持续时间=持续时间，nvoxels=nvoxels）
打印（“粗体反应生成”）
print（'prf estimations started…'）
results=psim.estimateAll（bolds=bolds，stim=stim，
hrf=hrf est，radius=radius，
precision=precision，
nvoxels=nvoxels，margin=1）
print（'prf estimation errors generated'）
`````
[！[活页夹]（https://mybinder.org/badge.svg）（https://mybinder.org/v2/gh/arash-ash/prfsim/master？filepath=prfsim_tutorial.ipynb）
<；img src=“logo.svg”width=200 align=“right”/>；
>一个免费的开放源码*python包*用于*人口接受域（prf）模拟*。该软件包主要用于功能磁共振成像（fmri）实验。
按照以下方式：
``bash
pip install prfsim
````
只需按照上面的安装说明操作即可。
prfsim dependencies tested version
——| 0.22.0
[scipy]（http://www.scipy.org/）1.0.0
[seaborn]（https://seaborn.pydata.org/）0.8.1
[枕头]（https://heoph.readthedocs.io/）5.0.0
贡献
我们建议执行以下步骤：
*创建自己的分支（在Web界面中，或通过“git checkout-b new_branch”创建）
*如果在Web界面中创建分支，将更改拉到本地存储库（`git pull`）
*更改为新分支：`git checkout new廑branch`
*进行更改
*将更改提交到新分支（`git add.`and`git commit-m`）
*将更改推到新分支（`git push origin new廑branch`）
*使用Web界面创建拉请求
申请基于以下工作：
[1]Dumoulin，S.O.和Wandell，B.A.（2008）。人类视觉皮层的群体感受野估计。神经影像39，647–660。
支持
如有疑问或错误报告，请使用[github问题]（https://github.com/arash-ash/prfsim/issues）来回答问题或错误报告。
/>许可
该项目是在[gnu通用公共许可第3版（http://www.gnu.org/licensenses/gpl.html）下获得许可的[gnu通用公共许可第3版（http://www.gnu.org/licenses/licenses/gpl.html）下获得许可的。
/>如何使用
`` bash
`` bash
半径=10
精度=0.1
barwidth=radius/4
角度=[-90，45，--180，315，90，225，0，135]
nframes=len（角度）*3
tr=3.0
trs=5，每帧的trs数
持续时间=nframes*trs
x，y=np.mgrid，半径：半径：半径精确性，半径：半径：半径：精度
pos=np.dstack（（x，y））
len长=len（x[0]）
nvoxels=6
；双伽玛分布函数hrf参数：
n1=4
lmbd1=2.0
t01=0
n2=7
lmbd2=3
t02=0 0
a=0.3
t=np.arange（0，nframrame=0
nvoxels=6
；双伽玛分布函数hrf参数hrf：
n1 1=4
1=4
s*trs*tr，tr）
hrf_gen=psim.hrf_double_gamma（t，n1，n2，lmbd1，lmbd2，t01，t02，a）
hrf_est=hrf_gen
stim=psim.generatestim（半径=半径，精度=精度，
barwidth=barwidth，角度=角度，
nframes=nframes，长度=长度，
tr tr=tr，trs=trs，ischeckerboard=false）
print（'刺激产生'）
neuronal_responses=psim.getneuronal response（stim=stim，nvoxels=nvoxels，
radius=radius，precision=precision，
duration=duration）
print（'神经反应产生'）
=psim.generatedata（神经元反应=神经元反应，
hrf=hrf生成，
持续时间=持续时间，nvoxels=nvoxels）
打印（“粗体反应生成”）
print（'prf estimations started…'）
results=psim.estimateAll（bolds=bolds，stim=stim，
hrf=hrf est，radius=radius，
precision=precision，
nvoxels=nvoxels，margin=1）
print（'prf estimation errors generated'）
`````
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