Questions about generating nmm models. #5
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需要先在python中用generative_tvb那个文件生成原始数据，人脑需要使用connectivity_998包，模拟a0-a993共994个文件.
matlab中的两个文件不需要指定输入，选择好文件路径，直接点击运行，虽然可能会有各种错误。
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| 日期 | 2024年04月09日 11:14 |
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| 主题 | Re: [bfinl/DeepSIF] Questions about generating nmm models. (Issue #5) |
你好，请问这些问题解决了吗？请问两个.m文件的输入参数分别是什么？
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好的，明白了，非常感谢！
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主 题：Re: [bfinl/DeepSIF] Questions about generating nmm models. (Issue #5)
需要先在python中用generative_tvb那个文件生成原始数据，人脑需要使用connectivity_998包，模拟a0-a993共994个文件.
matlab中的两个文件不需要指定输入，选择好文件路径，直接点击运行，虽然可能会有各种错误。
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你好，请问这些问题解决了吗？请问两个.m文件的输入参数分别是什么？
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您好，想请教3个问题：1.process_raw_nmm文件生成的spikes文件里的文件个数是不一样的吗？2 用generative_tvb那个文件生成原始数据，人脑需要使用connectivity_998包，模拟a0-a993共994个文件,生成的所有a文件一共多少G?3.用generative_tvb那个文件生成原始数据，作者提供的connectivity_75包是干什么的？好像也可以用，但是到generate_sythetic_source.m好像缺乏leadship文件
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需要先在python中用generative_tvb那个文件生成原始数据，人脑需要使用connectivity_998包，模拟a0-a993共994个文件.
matlab中的两个文件不需要指定输入，选择好文件路径，直接点击运行，虽然可能会有各种错误。
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1.process_raw生成的是每个脑区的spikes,每个脑区挑选出来的spikes片段数量是不一样的.
2.我运行完之后文件总共4461GB,可以在tvb中提前降采样可以省空间，这个操作作者在matlab中做过，在downsample那里. 也可以选择时间采样率不要设置那么高，但我不确定会不会出错.
3.connectivity_76那个包，我听说是模拟的是动物的大脑，但是我没有找到对应引导场矩阵.
998那个包的引导场矩阵作者是存下来了的.
tvb官方团队有相关文件的下载和说明，我没细看：https://zenodo.org/records/10128131
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您好，想请教3个问题：1.process_raw_nmm文件生成的spikes文件里的文件个数是不一样的吗？2 用generative_tvb那个文件生成原始数据，人脑需要使用connectivity_998包，模拟a0-a993共994个文件,生成的所有a文件一共多少G?3.用generative_tvb那个文件生成原始数据，作者提供的connectivity_75包是干什么的？好像也可以用，但是到generate_sythetic_source.m好像缺乏leadship文件
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好的，明白了，非常感谢🙏
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日 期：2024年04月17日 19:27:37
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1.process_raw生成的是每个脑区的spikes,每个脑区挑选出来的spikes片段数量是不一样的.
2.我运行完之后文件总共4461GB,可以在tvb中提前降采样可以省空间，这个操作作者在matlab中做过，在downsample那里. 也可以选择时间采样率不要设置那么高，但我不确定会不会出错.
3.connectivity_76那个包，我听说是模拟的是动物的大脑，但是我没有找到对应引导场矩阵.
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