本教程详细介绍了如何利用开源软件分析数据，重点关注于神经科学领域。研讨会于2017年4月8日星期六举办，涵盖了多个主题，包括使用ggplot2在R中进行绘图，使用GANDLF的生成对抗神经网络进行钙成像，以及在Jupyter Notebook中使用Matlab进行数据分析和可视化。
基于Matlab的表情识别代码亚特兰大神经科学开源分析会议教程回顾
相关推荐
神经科学数据分析工具（Matlab）
Matlab迎风格式代码
Matlab
11
2024-06-01
基于Matlab的表情识别迁移学习代码
迁移学习: Matlab表情识别代码
Matlab
11
2024-04-30
基于MATLAB的表情识别代码和深度学习文献综述
这篇文章汇总了最新的深度学习和深度强化学习论文，特别关注基于MATLAB的表情识别代码。文中按时间排序列出了一系列重要论文，包括AlexNet、RCNN、CGAN等，每篇论文都附有详细的注释和评述。读者可以快速了解这些论文的重要性和受欢迎程度。
Matlab
10
2024-09-28
Siegert神经元的作用及其在神经科学中的应用
如果y=siegert(x,w,param)，一个带有泊松过程输入的积分和激发神经元，在长时间内平均，其输出激发速率将与输入激发速率相匹配： rate_out=siegert(rate_in,w,param)。siegert神经元不仅提供了时间步模型与事件驱动模型之间的桥梁，还在神经科学中扮演重要角色。
Matlab
9
2024-08-18
使用matlab实现表情识别的编程代码
这篇文章介绍了如何利用matlab编写表情识别程序的方法和步骤。
Matlab
9
2024-07-26
【Matlab GUI】基于卷积神经网络的人脸表情识别【含Matlab源码787期】
CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，适合初学者；主函数为main.m，其他m文件为调用函数；运行环境为Matlab 2019b，按步骤操作即可得到运行结果；详细操作步骤包括：将所有文件放入Matlab当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行即可；如有问题，可私信博主寻求帮助，同时提供完整代码、期刊复现、Matlab程序定制及科研合作服务。
Matlab
14
2024-09-29
用于神经科学研究的Matlab回归分析t统计量计算脚本和函数集合
GC_clean是GNU Octave（兼容Matlab）的脚本和函数集合，专为计算和研究Granger因果关系（GC）而开发。这些代码能够在普通PC上快速计算多达一千个变量的条件GC，对于已知相关性的情况下仅需10分钟。代码包括时域和频域GC的计算方法，还提供统计检验（如p值和置信区间），尽管主要用于研究目的。请注意，代码的正确性是首要考虑，尽管在违反GC基本假设的输入情况下，鲁棒性可能会受到影响。详细功能概述可以查阅相关文献。
Matlab
10
2024-07-30
Matlab编程技巧Psychopy_ext框架用于行为神经科学和心理学实验的设计、分析和绘图
如果您想深入了解如何使用该软件包，请参阅详细说明。Psychopy_ext是一种灵活的框架，专为快速设计、分析和绘制神经科学和心理学实验而设计，与PsychoPy、PyMVPA或matplotlib不同，它通过选择合理的默认值并提供常见任务模板，简化了实验的构建和分析。此外，它支持自动运行实验、提供GUI和命令行解释器，满足定制需求，使得实验设计更加简便。
Matlab
9
2024-07-17
基于Python的面部表情识别代码-K近邻分类器知识网络
基于Python的面部表情识别代码，采用K近邻分类器进行数据集验证。实现了10倍交叉验证和留一法交叉验证，计算分类精度。运行环境要求Python 3.5+，需要的Python库包括numpy、scipy、xlrd和sklearn。具体实现步骤包括使用K近邻算法进行分类，并在不同验证方式下评估分类器的性能。
Matlab
11
2024-07-31