def funcSmthTmp(aryFuncChnk, varSdSmthTmp):
<EOL>aryFuncChnkMean = np.mean(aryFuncChnk,<EOL>axis=<NUM_LIT:1>,<EOL>keepdims=True)<EOL>aryFuncChnk = np.concatenate((aryFuncChnkMean,<EOL>aryFuncChnk,<EOL>aryFuncChnkMean), axis=<NUM_LIT:1>)<EOL>aryFuncChnk = gaussian_filter1d(aryFuncChnk,<EOL>varSdSmthTmp,<EOL>axis=<NUM_LIT:1>,<EOL>order=<NUM_LIT:0>,<EOL>mode='<STR_LIT>',<EOL>truncate=<NUM_LIT>)<EOL>aryFuncChnk = aryFuncChnk[:, <NUM_LIT:1>:-<NUM_LIT:1>]<EOL>return aryFuncChnk<EOL>
Apply temporal smoothing to fMRI data & pRF time course models.

    Parameters
    ----------
    aryFuncChnk : np.array
        TODO
    varSdSmthTmp : float (?)
        extend of smoothing

    Returns
    -------
    aryFuncChnk : np.array
        TODO