<div dir="ltr">Thank you!, this is very helpful and clear :)<div><br></div><div>Regards,</div><div><br></div><div>Raul<br><div><br></div></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Wed, Apr 1, 2020 at 6:25 PM <<a href="mailto:yoh@onerussian.com">yoh@onerussian.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><br>
On Wed, 01 Apr 2020, Raúl Hernández wrote:<br>
<br>
>    Dear PyMVPA community,<br>
>    I'm a bit confused with noise normalization and I was hoping someone can<br>
>    clarify it for me. Walther et al., (2016) mentions that noise<br>
>    normalization is an important step in multivariate fMRI. For what I<br>
>    understand, if I Z-score each voxel, I'm performing a univariate noise<br>
>    normalization, as I'm transforming the signal and it's variations to a<br>
>    score that accounts for the dispersion of the data (thus, the noise). Is<br>
>    this correct? Or the noise normalization is something different?<br>
<br>
Hi Raúl,<br>
<br>
zscoring could indeed be considered to be a "poor man" univariate<br>
noise normalization if you zscore against some condition of no interest<br>
(e.g. rest), where mean/var would be estimated not across the entire<br>
time series, but only where there is presumably no signal of interest<br>
(thus only noise).<br>
<br>
If you take it across the entire time series, then it would indeed be<br>
hardly "noise normalization", but just "data standardization" (bring it<br>
to the common mean of 0 and variance of 1).<br>
<br>
In that paper (<a href="https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2015.12.012" rel="noreferrer" target="_blank">https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2015.12.012</a>) noise<br>
normalization seems to not involve mean subtraction (like zscoring does)<br>
and then in a univariate case would just divide by the noise variance.<br>
In multivariate case -- would use entire covariance structure, thus<br>
would decorellate  (not necessarily "approximately independent" as<br>
authors say) remaining noise across voxels.<br>
<br>
Hope this helps<br>
<br>
-- <br>
Yaroslav O. Halchenko<br>
Center for Open Neuroscience     <a href="http://centerforopenneuroscience.org" rel="noreferrer" target="_blank">http://centerforopenneuroscience.org</a><br>
Dartmouth College, 419 Moore Hall, Hinman Box 6207, Hanover, NH 03755<br>
Phone: +1 (603) 646-9834                       Fax: +1 (603) 646-1419<br>
WWW:   <a href="http://www.linkedin.com/in/yarik" rel="noreferrer" target="_blank">http://www.linkedin.com/in/yarik</a>        <br>
<br>
_______________________________________________<br>
Pkg-ExpPsy-PyMVPA mailing list<br>
<a href="mailto:Pkg-ExpPsy-PyMVPA@alioth-lists.debian.net" target="_blank">Pkg-ExpPsy-PyMVPA@alioth-lists.debian.net</a><br>
<a href="https://alioth-lists.debian.net/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa" rel="noreferrer" target="_blank">https://alioth-lists.debian.net/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa</a></blockquote></div>