计算脑网络数据的皮尔逊相关系数并绘制拓扑图 的 MATLAB 代码

以下是一个完整的 MATLAB 代码示例，用于计算脑网络数据的皮尔逊相关系数并绘制拓扑图。

% 模拟脑网络数据
num_nodes = 10; % 节点数量
time_points = 100; % 时间点数
brain_data = randn(num_nodes, time_points); % 生成随机数据作为脑电信号

% 计算皮尔逊相关系数矩阵
corr_matrix = corr(brain_data');

% 去除自相关（对角元素）
corr_matrix(logical(eye(size(corr_matrix)))) = 0;

% 设置阈值以构建网络
threshold = 0.5;
adj_matrix = (corr_matrix > threshold);

% 绘制脑网络拓扑图
figure;
G = graph(adj_matrix);
p = plot(G, 'NodeColor', 'b', 'EdgeColor', 'r', 'MarkerSize', 10);
title('经过皮尔逊相关系数处理后的脑网络拓扑图');
xlabel('X 轴');
ylabel('Y 轴');    

代码解释

1. 数据模拟：运用randn函数生成模拟的脑电信号数据。
2. 计算皮尔逊相关系数：使用corr函数算出各节点间的皮尔逊相关系数矩阵。
3. 去除自相关：将相关系数矩阵的对角元素设为 0。
4. 设置阈值：按照设定的阈值构建邻接矩阵。
5. 绘制拓扑图：借助graph函数创建图对象，再用plot函数绘制脑网络拓扑图。

你可以根据实际情况对代码中的参数（如节点数量、时间点数、阈值等）进行调整。