MATLAB神经科学
神经科学家使用MATLAB®和模拟金宝app®处理和分析实验数据，驱动实验，模拟大脑电路模型。使用MATLAB和Simulink，您可以：金宝app
- 分析神经时间序列数据从电极信号记录
- 理解结构和功能图像来自神经成像和显微镜研究的数据
- 使用机器与深度学习使用神经科学数据训练的模型进行分类、预测和聚类
- 进程和生成实时数据流，包括脑机接口(BCI)与行为控制系统
神经学家使用MATLAB还可以访问一个丰富的图书馆第三方工具专为神经科学应用而建。其中包括免费共享的社区工具箱和提供硬件和云连接的商业支持的合作伙伴产品。下载188bet金宝搏金宝app
“Matlab是......一种思维方式，一种跨越各国的语言，以及与其他科学家共享和合作的方式......”
Mike X. Cohen，“Matlab为大脑和认知科学家”
神经数据科学
使用MATLAB与包含多个试验、主题和数据模式的数据集一起工作，使用统计、机器学习和深度学习的内置算法库。
使用MATLAB与Live Editor创建神经科学数据故事。分享这些数据故事，并使它们作为现场脚本与合作者和读者互动。
Scale MATLAB processing to run on all core and GPU card on individual computer and workstation using Parallel Computing Toolbox™。访问MATLAB Parallel Server™可以轻松地跨一个或多个计算节点扩展到远程集群。
加速对神经成像数据的分析以研究健康的认知老化(剑桥大学)。
癫痫患者标记的颅内脑电图记录。(来源:Kaggle)
神经时间序列
使用MATLAB可视化和分析神经科学时间序列数据，包括尖峰、视野和头皮记录以及行为监测记录。
应用MATLAB算法在时间、频率和时频域进行预处理和提取数据特征，并使用交互式应用程序进行信号处理和小波分析。
应用适合于时间序列数据的深度学习技术，如长短时记忆（LSTM）网络。
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神经成像，显微镜和动物行为学
使用MATLAB可视化和分析神经科学图像和视频数据在神经元、大脑和主题尺度。
访问常用文件格式(如NIfTI和TIFF)的2-D和3-D图像数据，并处理过大而无法装入内存的数据集。在成像过程和主题中对齐图像。分析大脑区域和细胞结构与形态学操作和算法的图像分割。使用指定点和感兴趣区域(roi)的交互工具构建自定义图像处理工作流。
交互式标签图像数据与图像标签和视频标签应用程序。将深度学习技术应用于标记数据集，对整个图像、可识别区域或结构或单个像素进行分类或量化。
covid的压力影响了我们的大脑吗？（特拉维夫大学）
图片来源:卡内基梅隆大学
实验控制和脑电电脑界面（BCIS）
使用MATLAB向各种硬件设备传输数据，包括数据采集系统、摄像头、EEG系统、神经记录系统、脑刺激器和双光子显微镜。
使用Si金宝appmulink实时™ 和HDL编码器™ 分别控制实时硬件和FPGA硬件，以保证亚毫秒精度控制实验或BCI。
使用StateFlow.®为行为任务、BCI系统和其他实验设计控制逻辑。在MATLAB中运行状态流图，或在实时或FPGA硬件上执行目标。
