Xu Cui

 

   



415 Stories by Xu Cui

Mac on Windows?

If you need to play with Mac OSX but do not own a Mac computer, you might wish you could install Mac OSX on...
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fNIRS中基线的做法和注意事项 (Baseline in fNIRS)

This article is a guest post by Rui Chen. An English version can be downloaded here 对于信号的分析,不论是脑电的数据分析还是近红外的数据分析,基本上都会遇到一个参考基线的问题,这是很多童鞋和老师会疑惑的一个关键点。为什么要使用基线以及如何正确的使用。 在本文中,小编主要介绍近红外的基线问题,对于脑电数据分析中的基线在小编的脑电数据分析系列文章中会进行完整的阐述。 目前我们使用的近红外所使用的光源发射方式,大多数是采用连续波长,对于完全采集绝对路径的信号是无法进行采样,所以在当前所评估的血红蛋白的指标中,总是对相对于另一个时间点的变化进行测量评估,例如,如果您研究响应刺激的氧合变化,您实际上正在测量在呈现刺激之前的短时间与之间的响应变化。刺激前的时期通常被称为基线。 什么是基线以及如何使用它? 对于那些刚刚开始使用NIRS技术的科研人员来说,有些不清楚测量结果是什么意思。测量的数据相对于什么,为了解释这一点,我们来说说基线的起源。 最常用的NIRS是“连续波”CW-NIRS,它基于修正的Beer-Lambert定律,使用连续发射光源,近红外光进入大脑组织有可能发生散射(改变其方向)又可能被吸收的光学特性来研究大脑活动水平。散射和吸收都是CW-NIRS提供相对测量的原因。 当把手指放在红色激光指示器前时,散射效果清晰可见。你会看到你的整个手指亮起来,而不只是一条直线,光散射在组织中。因此,如果您直接测量手指上的激光,则根本没有吸收,也不会通过激光指示器接收100%的发射光。 我们可以假设这种在所有方向上的散射是恒定的,所以如果我们测量接收光的变化,那么光从光源到接收器的路径中的吸收肯定是会发生改变。...
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mergefile.m – a MatLab script to merge CSV files

My wife asked me to write a script to merge some csv files she has. Usually this can be accomplished by a simple command in...
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Stork文献鸟显示期刊的中科院分区

每天的新文献太多了,根本没时间读。怎么办?这时候就需要快速地甄别出重要文献。为了帮助大家做到这一点,文献鸟做了两件事情: 高亮标记了高影响因子的文献,并且文献按影响因子排列 显示中科院期刊分区信息,并用不同的颜色标识不同分区 对于Pro用户,文献鸟还允许设置过滤分区。比如如果设置最大分区是2,则只有分区为1和2的期刊文献才会被推送,其它的会被自动过滤。 中科院期刊分区的显示 Pro用户可以设置分区过滤 如果需要购买Pro,可以单击这个链接。 Stork官网地址: https://www.storkapp.me/
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BOLD5000, A public fMRI dataset of 5000 images

Official website and download Full text paper link Good news for brain imaging researchers. There is a new dataset available for you to play...
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Stork API, a single line becomes a list of new publications

I want to show a list of my own publications on my webpage, is there an easy way to do so? Yes, Stork API,...
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Google Dataset search, a great tool for fNIRS and fMRI?

Google just launched a new search engine: Google Dataset search. With this app, scientists can search public datasets published in scientific journals (and possibly...
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fNIRS 2018

fNIRS 2010 conference will be held during October 5-8, 2018 in Tokyo, Japan. You may find more information at http://fnirs2018.org/. The early registration deadline is...
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Temporal resolution of CW fNIRS devices

This is a guest post by Ning Liu from Stanford University. Temporal resolution provides information on the distance of time between the acquisitions of...
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Deep learning training speed with 1080 Ti and M1200

I compared the speed of Nvidia’s 1080 Ti on a desktop (Intel i5-3470 CPU, 3.2G Hz, 32G memory) and NVIDIA Quadro M1200 w/4GB GDDR5,...
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