MATLAB Release14 with SP3安装在不同版本linux内核上对SPM5的影响

在使用MATLAB R14 SP3和SPM5进行分析时遇到错误,经过排查,发现在老版本的RedHat Linux系统上由于内核和GLIBC较旧,导致MATLAB新特性不被支持,特别是mex文件的编译问题。升级内核或使用更高版本的Linux系统后,问题得到解决。
缘起

昨天证实了一件事情,因为前段时间测试SPM5的新功能和分析性能,当我使用SPM开发中心提供的face_rep数据集进行测试时,出现了很有意思的事情:每次到了categorical估计的时候,总会在ReML迭代估计时出现如下错误:

Temporal non-sphericity (over voxels)   :             ...REML estimation
  ReML Block                  - 1
  ReML Iteration              : 1                            ...NaN
Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.
         Results may be inaccurate. RCOND = -1.000000e+00.
> In spm_reml at 90
  In spm_spm at 855
  In spm_config_fmri_est>run_est

### 如何安装特定旧版本MATLABSPM安装特定旧版本MATLAB 及其对应的 SPM 工具箱,可以按照以下方法操作: #### 1. 获取旧版本 MATLAB 安装文件 首先需要访问 MathWorks 的官方网站并登录账户。MathWorks 提供了历史版本下载链接给授权用户。通过导航到 **“我的账号” -> “许可证管理” -> “下载存档”** 页面,可以选择所需的旧版 MATLAB 版本进行下载[^2]。 #### 2. 下载对应版本SPM 工具箱 SPM 是一个独立于 MATLAB 的工具包,主要用于神经影像数据分析。不同版本SPM 需要匹配兼容的 MATLAB 版本。可以从 SPM 官方网站获取所需的历史版本。例如,SPM8 或更早版本通常适用于较老的 MATLAB 发行版(如 R2010b),而更新的 SPM12 则支持更高版本MATLAB (R2014a 至今)[^3]。 #### 3. 安装 MATLAB 软件 运行所下载的 MATLAB 安装程序,在安装过程中可以根据需求选择附加组件,比如 Signal Processing Toolbox、Image Processing Toolbox 等推荐工具箱[^1]。对于心理学研究者来说,这些工具箱可能有助于信号处理和图像分析工作流。 #### 4. 设置环境变量与路径配置 完成 MATLAB 基础设置之后,解压已获得的 SPM 文件夹至适当目录下,并将其加入到 MATLAB 的搜索路径中。这可以通过 `addpath` 函数或者图形界面中的 'Set Path' 功能实现。确保所有依赖项也被正确加载,特别是那些由引用提到的关键 toolbox 库。 #### 示例代码:添加 SPMMATLAB 路径 ```matlab % 将 SPM 主目录及其子文件夹添加到当前会话的工作区中 spm_dir = '/path/to/your/spm_directory'; % 替换为实际存储位置 if ~ispc || verLessThan('matlab', '7.9') addpath(genpath(spm_dir)); else matlab.addons.installAddon(fullfile(spm_dir, 'spmdist')); end ``` #### 测试安装成功与否 最后一步是验证安装是否无误。打开命令窗口输入简单的测试脚本来确认基本功能正常运作。如果一切顺利,则表明您的系统已经准备好执行基于该组合的应用场景下的各种任务了。 ---
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