多尺度电生理学

matlab解压代码MEF数据集的EEGLAB插件（版本1.20）介绍MEF_import是一个插件，它能够导入以多尺度电生理学格式（或Mayo EEG文件，MEF）和多尺度注释文件(MAF)数据压缩的数据到EEGLAB。当前版本支持文件导入功能。此外，“mef_matlab”文件夹中提供的函数可以作为将MEF数据导入MATLAB的通用工具。MEF_import的代码存储库托管在GitHub上。安装下载解压，将目录复制到EEGLAB插件目录（/root/directory/of/eeglab/plugins）。您可以选择将MEF_import插件的文件夹名称重命名为MEF_import1.20

Matlab求导代码用于NWB架构格式“无边界的神经数据：神经生理学（NWB）”数据格式规范的架构。此回购包含核心NWB模式（可编辑）。NWB架构使用NWB规范语言定义了描述复杂数据组织的基本概念，例如组、数据集、属性和链接。详细了解NWB和其Python API（PyNWB）以及Matlab API（MatNWB）。该架构版权归加利福尼亚大学董事会所有，由劳伦斯·伯克利国家实验室管理。

nigeLab为生理学家提供专业分析工具，简化实验数据处理流程。使用该软件包，您可以轻松地管理实验数据，无需编译（基于Matlab运行），并能与您的工作流程无缝集成。

多尺度函数的 MATLAB 脚本shujiao5.m，对搞图像或者信号的同学来说，真是个不错的入门资源。结构清晰，注释也比较友好，运行起来效果一目了然，适合你想快速上手多尺度变换的概念和实践。

这份程序主要涵盖了Matlab中单尺度和多尺度Retinex算法的实现，所有代码均配有详细注释。

黑色背景下的Simulink模型可视化界面还挺直观的，心脏的电信号传播路径一目了然。Reentrance VI1模块专门做心脏再入现象的模拟，适合做一些心律失常的研究，像室性心动过速、心房颤动这些，都可以建模看看效果。 Simulink 的拖拉建模方式挺适合搞这种电生理模拟的，不用写太多复杂的代码，响应也快。再配合MATLAB脚本搞些数据，一套下来研究流程就通顺多了。哦对了，这个模块还支持参数调节，比如不应期时长、传导速度啥的，想试试某些临床假设也方便。 ReentranceVI12.zip压缩包里东西挺全的，模型、测试数据、文档都有。你要是用惯了 MATLAB 环境，拿来改一改直接能上手跑。

FMAToolbox 的对话框功能，挺适合做 Matlab 下的电生理数据可视化，是自由移动动物（FMA）那类实验数据。你要像局部电场电位、尖峰波形这种脑电数据，它能帮你把那些复杂的时序和行为信息做个整合，还能弹出对话框交互，调试方便。 自带的工具支持读取 XML、做时频、导出图表，基本上你在脑电这块常见需求它都考虑到了。代码也比较干净，C/C++模块也能直接编译，不折腾。你用pathtool添加子目录就能装好，挺省事。 我觉得它最方便的地方还是界面交互这一块，比如有些参数不想硬编码，你可以直接弹窗输入，像： answer = questdlg('继续下一段数据？','确认','是','否',

多尺度理论已应用于数据挖掘领域，但多尺度数据挖掘研究尚不充分，缺乏普适性理论与方法。针对这一问题，研究了普适的多尺度数据挖掘理论，并提出了尺度上推关联规则挖掘算法SU-ARMA。首先基于概念分层理论划分数据尺度，定义数据尺度；接着阐明了多尺度数据挖掘的实质和研究核心；最后在多尺度数据理论基础上，利用采样理论和Jaccard相似性系数对频繁项集进行处理，实现了多尺度数据间知识的向上推导。实验结果显示，该算法在人造数据集和H省全员人口真实数据集上具有高覆盖率和精确度，支持度估计误差较低。

多尺度一维分解命令：wavedec格式：[C, L]=wavedec(X,N,’wname’)[C, L]=wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D)

wavedec2 函数 可用于执行多尺度二维小波变换。 语法： [C, S] = wavedec2(X, N, 'wname') [C, S] = wavedec2(X, N, Lo_D, Hi_D) 参数： X：输入图像 N：分解层数 'wname'：小波名称 Lo_D：低通分解滤波器 Hi_D：高通分解滤波器 返回值： C：小波系数矩阵 S：簿记矩阵，包含分解过程的信息