neurokit2

NeuroKit2 是一個強大且開源的 Python 框架，專為生物訊號（biosignals）的全面分析而設計。它對於心理生理學、神經科學、臨床診斷以及人機互動（HCI）等領域的研究人員來說是必不可少的工具。通過提供標準化、模組化且高度可擴展的程式碼庫，NeuroKit2 能夠讓使用者將原始感測器數據轉化為多領域自主神經系統監測的可操作臨床或科學見解。

• 心臟訊號處理：提供心電圖（ECG）和光體積描記圖（PPG）的全方位處理流程，包括訊號清洗、R波偵測、形態描述及品質評估。

• 心率變異度（HRV）分析：計算時間、頻率和非線性領域的廣泛指標，如 SDNN、RMSSD、龐加萊圖（Poincaré plots）和熵值分析。

• 腦活動分析：支援腦電圖（EEG）頻帶功率計算（Alpha, Beta, Delta, Theta, Gamma）、微狀態分割、全場功率分析以及與 MNE-Python 的整合。

• 自主神經系統評估：將皮膚電活動（EDA/GSR）分解為緊張（tonic）和相位（phasic）成分，以識別皮膚電反應及交感神經系統指標。

• 呼吸與肌肉分析：處理呼吸訊號以提取呼吸頻率與變異度（RRV），並處理肌電圖（EMG）數據進行肌肉激活偵測與振幅量化。

• 眼動處理：提供眼電圖（EOG）分析功能，包括眨眼偵測及眼動研究的特徵提取。

• 多模態整合：促進不同生理輸入的同步分析，允許研究人員探討心血管、神經與呼吸系統之間的交互作用。

• 進階訊號工具：包含濾波、重採樣、功率譜密度估計、小波分解和自相關等廣泛用途的工具。

• 利用此技能自動化大型心理生理學數據集的端到端處理流程，減少人工干預並確保程序的一致性。

• 輸入數據通常應為具備採樣頻率的陣列或數據框格式；輸出通常為結構化的數據框與資訊元數據字典。

• 在特徵提取前，務必進行訊號品質檢查與濾波，以維持心率變異度或神經功率指標的統計有效性。

• 利用與 Pandas、NumPy 和 Scipy 等既定庫的內建整合，實現研究流程中無縫的數據操作。

• 非常適合進行事件相關電位（ERP）研究的學者、監測加護病房患者的臨床研究人員，或開發生物感測穿戴設備的工程師使用。