NeuroKit2 开源项目教程

NeuroKit2 开源项目教程

NeuroKit NeuroKit2: The Python Toolbox for Neurophysiological Signal Processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeuroKit

1. 项目介绍

NeuroKit2 是一个用于神经生理信号处理的 Python 工具箱。它旨在为研究人员和临床医生提供一个用户友好的界面，使他们能够轻松地分析生理数据，即使他们没有深入的编程或生物信号处理知识。NeuroKit2 提供了丰富的功能，包括信号预处理、特征提取、数据可视化等，支持多种生理信号类型，如心电图（ECG）、呼吸信号（RSP）、皮肤电活动（EDA）等。

2. 项目快速启动

安装 NeuroKit2

你可以通过以下命令安装 NeuroKit2：

pip install neurokit2

或者通过 conda 安装：

conda install -c conda-forge neurokit2

快速示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 NeuroKit2 处理心电图（ECG）数据：

import neurokit2 as nk

# 下载示例数据
data = nk.data("bio_eventrelated_100hz")

# 预处理数据（滤波、寻找峰值等）
processed_data, info = nk.bio_process(ecg=data["ECG"], rsp=data["RSP"], eda=data["EDA"], sampling_rate=100)

# 计算相关特征
results = nk.bio_analyze(processed_data, sampling_rate=100)

print(results)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例 1：心电图信号处理

在这个案例中，我们将展示如何使用 NeuroKit2 处理和分析心电图信号。

import neurokit2 as nk
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成 15 秒的心电图信号（采样率为 250 样本/秒）
ecg = nk.ecg_simulate(duration=15, sampling_rate=250, heart_rate=70)

# 处理信号
signals, info = nk.ecg_process(ecg, sampling_rate=250)

# 可视化处理结果
nk.ecg_plot(signals, info)
plt.show()

应用案例 2：皮肤电活动（EDA）信号处理

在这个案例中，我们将展示如何使用 NeuroKit2 处理和分析皮肤电活动信号。

import neurokit2 as nk
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成 10 秒的皮肤电活动信号（采样率为 250 样本/秒）
eda = nk.eda_simulate(duration=10, sampling_rate=250, scr_number=2, drift=0.01)

# 处理信号
signals, info = nk.eda_process(eda, sampling_rate=250)

# 可视化处理结果
nk.eda_plot(signals, info)
plt.show()

4. 典型生态项目

生态项目 1：MNE-Python

MNE-Python 是一个用于处理和分析脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）、功能磁共振成像（fMRI）等神经信号的 Python 库。NeuroKit2 可以与 MNE-Python 结合使用，以增强对神经生理信号的处理能力。

生态项目 2：HeartPy

HeartPy 是一个专注于心率变异性（HRV）分析的 Python 库。NeuroKit2 可以与 HeartPy 结合使用，以提供更全面的心电图信号分析功能。

通过这些生态项目的结合，NeuroKit2 可以为用户提供更强大的信号处理和分析能力，满足不同研究需求。

NeuroKit NeuroKit2: The Python Toolbox for Neurophysiological Signal Processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeuroKit