[FIX] Normalize PCA mixing matrix over time, not component

.circleci/config.yml

@@ -141,7 +141,8 @@ jobs:
             source activate venv
             cd /tmp/data/three-echo/
             tedana -d three_echo_Cornell_zcat.nii.gz -e 14.5 38.5 62.5 \
-                --out-dir /tmp/data/three-echo/TED.three-echo/ --png
+                --out-dir /tmp/data/three-echo/TED.three-echo/ \
+                --tedpca kundu --png
       - run:
           name: Checking outputs
           command: |

.circleci/tedana_outputs.txt

@@ -133,130 +133,6 @@ comp_127.png
 comp_128.png
 comp_129.png
 comp_130.png
-comp_131.png
-comp_132.png
-comp_133.png
-comp_134.png
-comp_135.png
-comp_136.png
-comp_137.png
-comp_138.png
-comp_139.png
-comp_140.png
-comp_141.png
-comp_142.png
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-comp_170.png
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-comp_251.png
-comp_252.png
-comp_253.png
-comp_254.png
 comp_table_ica.txt
 comp_table_pca.txt
 dn_ts_OC.nii

tedana/decomposition/eigendecomp.py

@@ -321,8 +321,8 @@ def tedpca(catd, OCcatd, combmode, mask, t2s, t2sG,
         o[mask, ...] = eimum
         eimum = np.squeeze(o).astype(bool)
 
-        vTmix = comp_ts.T
-        vTmixN = ((vTmix.T - vTmix.T.mean(0)) / vTmix.T.std(0)).T
+        # Normalize each component's time series
+        vTmixN = stats.zscore(comp_ts, axis=1).T
         LGR.info('Making initial component selection guess from PCA results')
         _, ct_df, betasv, v_T = model.fitmodels_direct(
                     catd, comp_ts.T, eimum, t2s, t2sG, tes, combmode, ref_img,