neurodsp-tools/neurodsp

解决的问题

NeuroDSP 提供了一套专门用于分析和模拟神经时间序列数据的工具。它简化了应用数字信号处理（DSP）技术来理解脑信号中振荡活动和节奏模式的过程。

如何工作

该库分为多个功能模块，处理信号分析的不同阶段：

• 滤波：使用带通、高通、低通和陷波滤波器清理数据。
• 谱分析：计算功率谱并估计振荡活动的瞬时度量。
• 模式检测：识别神经信号中的爆发性振荡以及节奏性或重复性模式。
• 非周期性分析：分析时间序列的非周期性特征。
• 模拟：生成包含周期性和非周期性成分的合理神经时间序列模拟。

适用人群

需要标准化方式处理、分析和模拟这些信号的研究人员和数据科学家，尤其适用于神经时间序列和脑信号分析领域。

主要亮点

• 全面的工具集：涵盖从基础滤波到高级谱分析和非周期性分析的全部内容。
• 模拟功能：包含创建合成神经数据的工具，用于测试和模拟。
• 集成绘图功能：内置实用程序，用于可视化神经时间序列及其衍生度量。
• 科学严谨性：已发表于《开放获取软件杂志》（JOSS），并获得美国国立卫生研究院（NIH）支持。