电生理分析
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FMAToolbox Matlab电生理数据对话框工具
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',
Matlab
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2025-06-17
Reentrance VI1心脏电生理仿真模块
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。
Matlab
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2025-06-15
MATLAB代码运行问题解析河马工具箱的电生理分析优化
MATLAB代码中存在一些无法正常运行的问题,特别是在处理自由活动动物体内细胞外电生理数据时。Hippo,作为行为神经病学工具箱(BNT)的补充,提高分析效率。安装Hippo后,用户可以自动执行例行程序,批处理分析大型数据集,并以直观的方式提取有用信息。
Matlab
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2024-07-31
在电生理数据分析中的应用Matlab基于参数建模的AR代码-Wavesurfer应用
Matlab基于参数建模的AR代码在电生理数据分析中扮演着重要角色,特别是在Wavesurfer应用中。这种方法利用Matlab的AR模型,有效地分析和处理复杂的电生理数据。
Matlab
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2024-09-27
ePhys_packages生理学家神经生理数据分析工具
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。
Matlab
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2024-07-29
matlab解压代码MEF_import将多尺度电生理学文件数据集导入EEGLAB
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
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2024-09-27
基于决策树算法的生理特征数据分析方法探究
针对智能健康管理的实际需求,本研究探讨了智能医疗中的生理特征数据分析方法。通过引入决策树算法进行电子病例数据挖掘,成功实现了糖尿病与心力衰竭的早期识别。所采用的CART树方法以基尼系数作为分类标准,相较于ID3与C4.5,极大简化了树的结构。此外,为减少模型过拟合,还引入了基于误差控制(CCP)的后剪枝方法和基于Bagging的集成学习方法。通过建立多棵CART树形成随机森林,显著提升了算法的分类能力。仿真结果显示,该算法在预测糖尿病和心力衰竭方面的准确率分别达到了89.01%和99.55%,AUC值分别为0.94和0.99,相较于支持向量机(SVM)算法有显著提升。
数据挖掘
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2024-08-24
电牵引采煤机停机因素分析
分析了庇山矿二12-11080工作面电牵引采煤机每月停机数据,得出机械故障和电气故障的停机原因规律,为有针对性的检修和预防提供依据。
统计分析
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2024-04-30
简单的EDA/EMG分析工具探索皮肤电和肌电活动的功能
该工具评估非特异性皮肤电和肌肉活动。 simpleEDA/EMG分析相位变化,tonicEDA/EMG则反映皮肤电导或肌肉张力的一般水平。zip文件包含PDF文档,详细信息请访问:http://www.uni-koeln.de/~anb34/simpleEDA.htm
Matlab
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2024-09-30
电商评论数据分析技术探讨
近年来,电商评论数据分析技术日益成熟,涵盖了评论爬取、数据清洗、词云生成以及情感分析等多个关键步骤。这些技术不仅帮助企业深入了解消费者反馈,还能提升产品改进和营销策略制定的精准度。
数据挖掘
16
2024-08-25