find missing conjunction, why?

本文详细介绍了如何正确使用find命令来查找.c文件,并解释了为何在某些情况下会出现'missing conjunction'错误。此外,还展示了如何结合xargs和grep命令来搜索特定内容。
find . -name *.c
find: missing conjunction, why?
SHELL会把*.c直接扩展成当前工作目录的多个.c文件,所以必须用单引号'*.c'或者/*.c进行转义。
 
find . -name *.c |xargs grep 'test'
因为grep可以支持多个传入参数进行文件搜索,因此等价于
find . -name *.c
a.c
b.c
c.c
等价于 grep 'test' a.c b.c c.c
 

转载于:https://www.cnblogs.com/feiyun8616/p/6474520.html

### SPM Conjunction Analysis 的使用方法与原理 空间模式模型(Spatial Pyramid Matching, SPM)是一种用于图像分类的技术,它通过构建不同层次的空间金字塔来捕捉局部特征之间的关系。Conjunction Analysis 是一种统计分析技术,在神经科学领域中被广泛应用于功能磁共振成像(fMRI)数据处理工具箱——SPM 中。 以下是关于 SPM Conjunction Analysis 的核心概念及其应用: #### 1. **Conjunction Analysis 原理** Conjunction Analysis 主要用来检测多个条件或组之间共同激活的大脑区域。其基本假设是:如果某个大脑区域在多种条件下都表现出显著的活动,则可以认为该区域的功能具有普遍性[^2]。这种方法的核心在于联合概率分布的概念,即寻找那些在所有对比条件下均达到显著水平的体素集合。 具体来说,Conjunction Null Hypothesis 表明至少有一个条件下的效应为零。因此,拒绝这一假设意味着所有的条件都有非零效应存在。这种逻辑可以通过以下公式表示: \[ H_0: \text{At least one condition has no effect} \] 当所有单独条件的 p 值都很小时,才能推断出这些条件共享相同的活跃区。 #### 2. **实现过程** 为了执行 SPM Conjunction Analysis,通常遵循以下几个方面的工作流: - **输入准备**: 需要有经过预处理的标准 fMRI 数据集以及定义好的实验设计矩阵。 - **单变量 GLM 分析**: 对每种条件分别运行一般线性模型 (General Linear Model),得到对应的 t 统计量图或者 F 统计量图作为初步结果。 - **阈值设定**: 使用合适的多重比较校正方法(如 Family-Wise Error Rate 或 False Discovery Rate),确定哪些体素达到了全局显著标准。 - **计算交集**: 将来自各个独立对比的结果叠加起来,仅保留那些满足所有单一测试显著性的位置形成最终的 conjunction map。 #### 3. **Python 实现示例** 下面是一个简单的 Python 脚本框架,展示如何利用 NiBabel 和 Numpy 库加载并操作 nifti 文件来进行基础的数据读取和可视化工作: ```python import nibabel as nb import numpy as np def load_nii(file_path): img = nb.load(file_path) data = img.get_fdata() return data def compute_conjunction(data_list, threshold=0.05): """ Compute conjunction across multiple statistical maps. Parameters: data_list (list): List of numpy arrays representing different conditions' stats maps. threshold (float): Significance level for individual tests. Returns: conj_map (numpy array): Final conjunction map indicating common activation areas. """ mask = None for d in data_list: current_mask = d >= -np.log(threshold) # Convert p-value to log scale if mask is None: mask = current_mask.astype(bool) else: mask &= current_mask conj_map = np.zeros_like(d) conj_map[mask] = 1 return conj_map if __name__ == "__main__": file_paths = ['cond1_statmap.nii', 'cond2_statmap.nii'] datasets = [load_nii(fp) for fp in file_paths] result = compute_conjunction(datasets) print("Conjunction Map Shape:", result.shape) ``` 此脚本展示了如何加载两个条件下的统计数据文件,并基于给定的显著性水平计算它们的共轭映射。 --- ####
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