Python工具箱fissa用于快速图像信号分离分析，专为钙成像数据设计

DIPY是一个基于Python的工具箱，专门用于分析MR扩散成像数据。它提供了一系列算法，涵盖了从数据预处理到统计分析的各个方面，包括去噪、配准、重建、追踪、聚类以及可视化。

Matlab超声成像波束合成工具箱Beamformation Toolbox。本目录包含用于超声成像的工具箱。当前目录包括：文档目录（PDF、HTML格式）、bft_*.m文件集、示例目录、C文件目录和头文件目录。

快速行进工具箱是一个计算二维和三维快速行进算法的工具箱。快速行进算法由 Sethian（1996 年）引入，是一种数值算法，能够捕捉 Eikonal 方程 |grad(D)|=P 的粘度解。水平集 {x F(x)=t} 可以看作以速度 P(x) 前进的锋面。生成函数 D 是距离函数，如果速度 P 为常数，则可将其视为到一组起始点的距离函数。

CIAtah（发音为cheetah；以前是calciumImagingAnalysis [ciapkg]）是用于对单光子和双光子成像数据集进行钙成像分析的软件包。最新代码可在GitHub上找到：https://github.com/bahanonu/calciumImagingAnalysis。请参阅GitHub或https://git.io/ciapkg_docs获取详细自述文件和信息。软件包包括GUI，允许用户执行大规模批处理分析，可通过存储库中的“calciumImagingAnalysis”类访问。还提供命令行就绪的分析管道。主要功能包括预处理、细胞提取、细胞分类等。此外，还包括用于动物位置确定的代码。

在安装 MATLAB 后，您可以通过以下步骤快速添加其他工具箱： 打开 MATLAB。 点击“主页”选项卡。 选择“获取附加工具”。 浏览并选择所需的工具箱。 点击“下载并安装”。 按照提示完成安装过程。

MATLAB算法和工具源码，适用于毕业设计和课程设计作业。所有源码均经过严格测试，可直接运行。MATLAB是专为数值计算和科学工程应用设计的高级编程语言和环境。在算法开发和实现方面，MATLAB具有丰富的数学和科学函数库，简单易用的语法，快速原型开发和测试能力，强大的可视化和绘图功能，以及并行计算和加速工具，有助于开发者实现复杂的数值计算算法。

tftb（时频工具箱）是一个Python模块，专为使用SciPy和matplotlib进行时频分析和可视化而设计。该项目由FrançoisAuger、Olivier Lemoine、PauloGonçalvès和Patrick Flandrin开发，为科学研究提供强大的工具支持。尽管其与MATLAB实现（TFTB）在算法和基本代码组织上相似，但PyTFTB采用了完全不同的架构，以适应Python编程语言的特性。

EMD与HHT两种工具箱在振动信号分析中展现出极高的实用性，深入探讨其功能与应用。

这个工具箱包含了用Matlab编写的各种.m文件，用于语音信号的处理、分离、合成和识别。它提供了丰富的功能和工具，适合于需要高效处理语音信号的应用场景。