神经振荡分析

该代码库包含MATLAB和R代码，用于分析由β振荡诱发的诱发电位数据。主脚本为master_script_betaStim.m，负责调用子脚本和分析函数。find_stims文件夹中的代码帮助确定刺激传递时机并构建数据表格。非线性正弦拟合的关键函数B_phaseCalc_allChans_processed.m用于估计所有通道的传输相位。peak_extraction文件夹包含提取峰峰值电压的脚本。R_analysis_scripts文件夹则包括用于生成统计图的R脚本，分析TDT上实时过滤器性能的代码位于test_real_time_filter文件夹中。

详细记录了MATLAB程序如何应用于解析BP神经网络以及其他类型如RBF网络的具体案例。

利用Matlab进行维恩桥振荡器的开发和微分方程求解仿真。

大多数网络资源提供的仅是相应的源代码，这本书是个难得的宝藏，我分享给大家。

读者可根据案例替换数据以实现自定义网络。在MATLAB中文论坛，作者在线解答疑问。书籍包含30个神经网络案例（含可运行程序），涵盖BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman等网络类型，还介绍PSO、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法等优化方法。配套31个教学视频助力读者深入理解。适用于毕业设计、科研项目、及科研人员参考。

Matlab迎风格式代码

FreeSurfer 是一个实用的神经影像工具套件，主要用来和人脑的 MRI 影像。它挺全面的，不仅支持结构和功能 MRI 的流程，还能做皮质和皮质下的分割，甚至支持扩散 MRI、PET 等。如果你正在做神经影像研究，FreeSurfer 是一个不可或缺的好帮手。它的操作挺简单，配套的文档也蛮丰富，是对于入门者友好。你遇到问题的话，邮件列表和社区的也相当及时，基本能大部分疑难杂症。所以，如果你做的是神经影像的相关工作，FreeSurfer 肯定值得一试。

MATLAB 做神经网络，用这本《MATLAB 神经网络 30 个案例》还挺合适的。全书就是那种“你抄我讲”的风格——不搞虚的，直接上手。像手写数字识别、股价预测、语音识别这些场景，它都有现成案例，而且每一步讲得比较细，像模型选型、参数调优都没漏掉。对新手来说，照着改就能跑；对老手来说，当个模板参考也蛮香的。 其中手写数字识别这个案例，算是开门红，灰度 + 特征提取 + BP 网络，流程清楚还挺实用的。再比如股价预测这部分，用了LSTM时间序列，讲了数据清洗和调参，做金融预测的朋友可以盯一眼。 语音识别和人脸识别这两个案例也比较有代表性，前者用MFCC + DNN，后者搞了个CNN 提特征 +

这是一份深入浅出的MATLAB人工神经网络学习资料，内容详尽丰富，适合初学者和专业人士。

MATLAB神经网络43个案例分析BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类.zip