Hello all,<br><br>I noticed that in the tutorial data that the data is z-scored with respect to the resting condition. I have not seen this done in the literature and I am I am wondering if you have found it beneficial to z-score in that way or if just doing a simple z-score on the entire time course (per run) provides similar classification accuracy. <br>

<br>Using the tutorial data and the vt mask with LinearCSVMC classifier, I z-scored by just doing zscore(ds) (instead of zscore(ds, param_est=['targets',['rest']))) and it appeared to actually have better accuracy than z-scoring on the rest data. I am currently designing an experiment with a scan session that is over an hour and a half and I am wondering if I need to collect a bunch of resting trials for z-scoring (which will make my scan even longer) or if I would be safe to assume that z-scoring the time series will be sufficient. My design has 4 second trial presentations and 8 second ITI's (12 second stimulus onset asynchrony).<br>


<br>Your help is greatly appreciated! Thank you!<br>Derek Huffman<br>