neurokit2

NeuroKit2 是一个强大且开源的 Python 框架，专为生物信号（biosignals）的全面分析而设计。它对于心理生理学、神经科学、临床诊断以及人机交互（HCI）等领域的研究人员来说是必不可少的工具。通过提供标准化、模块化且高度可扩展的代码库，NeuroKit2 能够让用户将原始传感器数据转化为多领域自主神经系统监测的可操作临床或科学见解。

• 心脏信号处理：提供心电图（ECG）和光体积描记图（PPG）的全方位处理流程，包括信号清洗、R波检测、形态描述及质量评估。

• 心率变异度（HRV）分析：计算时间、频率和非线性领域的广泛指标，如 SDNN、RMSSD、庞加莱图（Poincaré plots）和熵值分析。

• 脑活动分析：支持脑电图（EEG）频带功率计算（Alpha, Beta, Delta, Theta, Gamma）、微状态分割、全场功率分析以及与 MNE-Python 的整合。

• 自主神经系统评估：将皮肤电活动（EDA/GSR）分解为紧张（tonic）和相位（phasic）成分，以识别皮肤电反应及交感神经系统指标。

• 呼吸与肌肉分析：处理呼吸信号以提取呼吸频率与变异度（RRV），并处理肌电图（EMG）数据进行肌肉激活检测与振幅量化。

• 眼动处理：提供眼电图（EOG）分析功能，包括眨眼检测及眼动研究的特征提取。

• 多模态整合：促进不同生理输入的同步分析，允许研究人员探讨心血管、神经与呼吸系统之间的交互作用。

• 进阶信号工具：包含滤波、重采样、功率谱密度估计、小波分解和自相关等广泛用途的工具。

• 利用此技能自动化大型心理生理学数据集的端到端处理流程，减少人工干预并确保程序的一致性。

• 输入数据通常应为具备采样频率的数组或数据框格式；输出通常为结构化的数据框与信息元数据字典。

• 在特征提取前，务必进行信号质量检查与滤波，以维持心率变异度或神经功率指标的统计有效性。

• 利用与 Pandas、NumPy 和 Scipy 等既定库的内置整合，实现研究流程中无缝的数据操作。

• 非常适合进行事件相关电位（ERP）研究的学者、监测重症监护病房患者的临床研究人员，或开发生物传感穿戴设备的工程师使用。