生理信号

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。

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',

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。

背包负重实验的实验室协议研究，属于那种你一看标题就知道不硬核文章。内容挺扎实的，专门讲了不同负重（20 到 40 公斤之间）下人体的生理响应差异。嗯，最有意思的是，它还特地提了实验设计的“异质性”问题，也就是说，不同研究用的协议五花八门，结果没法好比——这对搞科研的你来说，简直太有共鸣了吧。 生理响应变化的区间是20-40 公斤，你要是平时做的是跟消防员、士兵、救援队相关的装备设计，那这段信息可别忽略。它对背包设计优化、负重风险评估都挺有用的，尤其在制定更科学的训练方案时。 文章里还提了些容易被忽略的变量，比如实验速度、参与者背景、跑步机的坡度设置，这些都直接影响实验结果。这点我觉得挺重要的，

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。

无噪音的录音机信号。

在信号与系统中，两个信号的相加可以通过将它们在每个时间点上的瞬时幅值相加来实现，表示为 y(t) = f1(t) + f2(t)。

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。

SpikeAnalyzer 是一个MATLAB工具，帮助检测fMRI时间序列中的非生理性峰值（异常值）。虽然它不能替代人工检查，但它能够帮助您挑选出可疑扫描，供进一步分析，如使用SPM工具中的spm_movie进行详细查看。 SpikeAnalyzer提供了两种检测方式： 通过对EPI系列总体活动的一阶导数进行阈值判断； 通过对运动速度进行阈值判断。 所有超过设定阈值的扫描将被标记为可疑扫描（即潜在的异常扫描）。在可视化图中，第一种方式检测到的峰值将以浅蓝色的垂直条形式显示，而第二种方式检测到的峰值则以浅红色标记。 您可以通过这些图形直观地看到峰值在全局活动中的“跳跃”，或者在一阶导数中以

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。