NeuroKit2 ist ein Open-Source-Python-Paket, das eine konsistente Reihe von hochrangigen Funktionen zur Verarbeitung neurophysiologischer Signale wie ECG, PPG, EDA, EMG und RSP bereitstellt.
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NeuroKit2 ist ein Open-Source, gemeinschaftlich betriebenes und benutzerfreundliches Python-Paket, das sich der Verarbeitung neurophysiologischer Signale widmet, mit einem anfänglichen Fokus auf körperliche Signale (z.B. ECG, PPG, EDA, EMG, RSP). Die Designphilosophie konzentriert sich auf Benutzererfahrung und Zugänglichkeit für sowohl Anfänger als auch fortgeschrittene Benutzer. Das Paket bietet eine konsistente Reihe von hochrangigen Funktionen, die eine Datenverarbeitung in wenigen Codezeilen mithilfe valider Pipelines ermöglichen, was wir in zwei Beispielen veranschaulichen, die die typischsten Szenarien abdecken, wie ein ereignisbezogenes Paradigma und eine intervallbezogene Analyse. Das Paket enthält auch Werkzeuge, die speziellen Verarbeitungsschritten wie der Ratenextraktion und Filtermethoden gewidmet sind und dem Benutzer einen Kompromiss zwischen Effizienz und präziser Kontrolle bieten. Anstatt sich auf spezifische Signale zu konzentrieren, wurde NeuroKit2 entwickelt, um eine umfassende Möglichkeit zur gleichzeitigen Verarbeitung einer breiten Palette von Signalen bereitzustellen. Ziel ist es, Transparenz und Reproduzierbarkeit in der neurophysiologischen Forschung zu verbessern sowie Exploration und Innovation zu fördern.
Makowski et al. (Mon,) führten eine andere im Bereich der Verarbeitung neurophysiologischer Signale durch. Das NeuroKit2 Python-Paket wurde evaluiert. NeuroKit2 ist ein Open-Source-Python-Paket, das eine konsistente Reihe von hochrangigen Funktionen für die Verarbeitung neurophysiologischer Signale wie ECG, PPG, EDA, EMG und RSP bereitstellt.