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何を解決するか

電気生理学的データにおける周期的（振動ピーク）成分と周期的でない（1/f型）成分に信号を分離することで、神経パワースペクトルを分析する方法を提供します。これにより、事前に周波数帯域を定義する必要なく、中心周波数、パワー、帯域幅などの振動の特定の特性を測定できます。

動作方法

このツールは線形空間でのパワースペクトルのフィッティングにモデル駆動アプローチを使用します。スペクトルを以下の2つの部分に分解します：

1. 周期的でない成分：すべての周波数に存在する背景信号。
2. 周期的成分：周期的でない成分を上回る可変数のピーク。

ユーザーは、ピーク幅の制限、最大ピーク数、最小ピーク高さ、周期的でないモードなどの設定を調整して、信号のパラメータ化を最適化できます。

対象ユーザー

電気生理学的データ（特にEEG、MEG、ECoG、LFPデータ）を分析する研究者向けに設計されています。

特徴

• 生理学的に根拠のある設計：神経パワースペクトルのパラメータ化に特化。
• 柔軟なフィッティング：単一のパワースペクトルのフィッティングまたはグループモデルによる複数スペクトルの処理をサポート。
• 包括的なレポート機能：フィットのプロットやモデルパラメータに関するレポート生成のための組み込み関数を備える。
• 多言語対応：Pythonで記述されていますが、Matlab、Julia、R用のラッパーまたは再実装が利用可能。