Matlab用于神经科学
神经科学家使用MATLAB®和仿真软万博1manbetx件®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：万博1manbetx
- 分析神经时间序列数据从电极信号录制
- 理解结构与功能意象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
- 处理和生成实时数据流，包括脑电脑界面（BCI）和行为控制系统
使用MATLAB的神经科学家也可以访问丰富的库第三方工具专用于神经科学应用程序。这些包括自由共享的社区工具箱和商业支持的合作伙伴产品，提供硬件和云连接。s manbetx 845万博1manbetx
MATLAB是……”一种思维方式，一种跨国家的语言，一种与其他科学家分享和合作的方式……”
Mike X. Cohen，“大脑和认知科学家的MATLAB”
神经科学数据
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)。
癫痫受试者标记为颅内脑电图录音。（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。
使用MATLAB算法和交互式应用程序在时间，频率和时频域中应用预处理和提取数据特征，用于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。
探索产品s manbetx 845
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。
以共同的文件格式访问2-D和3-D图像数据，例如NIFTI和TIFF，并使用太大的数据集以适合内存。对齐图像跨成像会话和主题。用形态运算和图像分割算法分析脑区域和细胞结构。使用交互式工具构建自定义图像处理工作流程，以指定点和兴趣区（ROI）。
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带来的压力影响了我们的大脑吗?特拉维夫大学()
图片信用：卡内基梅隆大学
实验控制与脑机接口(bci)
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万博1manbetxmulink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。
