计算神经科学

Matlab迎风格式代码

如果y=siegert(x,w,param)，一个带有泊松过程输入的积分和激发神经元，在长时间内平均，其输出激发速率将与输入激发速率相匹配： rate_out=siegert(rate_in,w,param)。siegert神经元不仅提供了时间步模型与事件驱动模型之间的桥梁，还在神经科学中扮演重要角色。

Matlab中求及格率代码 VisualStimulusToolbox 1.0.1 是一个轻量级的MATLAB工具箱，专为视觉和神经科学研究而设计，支持生成、存储和绘制各种2D视觉刺激。常见的刺激类型包括：正弦光栅、格子、随机点场和噪声等。 工具箱功能 视觉刺激创建：用户可以轻松创建和操纵视觉刺激，如正弦光栅、漂移格子、漂移棒、随机点云及其组合。 刺激绘制和存储：支持将每个视觉刺激绘制在图形界面上，记录到AVI格式，或存储为二进制文件。 尖峰序列转换：VisualStimulusToolbox生成的.dat文件可以轻松转换为尖峰序列，用于CARLsim模拟的输入。 使用案例 VisualStimulusToolbox原本为尖峰网络模拟器提供了一种简单的视觉刺激生成方法。自CARLsim 3.0版本起，用户可以直接将生成的文件转换为尖峰序列。 引用：如您出于科研目的使用该工具箱，请引用 Beyeler，M. 的“视觉刺激工具箱：v1.0.0”（Zenodo，2016年6月22日，doi：10.5281 / zenodo.154061）作为参考文献。 此外，该工具箱是一个轻量级替代方案，可独立使用，适合于不需要全功能库的科研场景。

GC_clean是GNU Octave（兼容Matlab）的脚本和函数集合，专为计算和研究Granger因果关系（GC）而开发。这些代码能够在普通PC上快速计算多达一千个变量的条件GC，对于已知相关性的情况下仅需10分钟。代码包括时域和频域GC的计算方法，还提供统计检验（如p值和置信区间），尽管主要用于研究目的。请注意，代码的正确性是首要考虑，尽管在违反GC基本假设的输入情况下，鲁棒性可能会受到影响。详细功能概述可以查阅相关文献。

本教程详细介绍了如何利用开源软件分析数据，重点关注于神经科学领域。研讨会于2017年4月8日星期六举办，涵盖了多个主题，包括使用ggplot2在R中进行绘图，使用GANDLF的生成对抗神经网络进行钙成像，以及在Jupyter Notebook中使用Matlab进行数据分析和可视化。

如果您想深入了解如何使用该软件包，请参阅详细说明。Psychopy_ext是一种灵活的框架，专为快速设计、分析和绘制神经科学和心理学实验而设计，与PsychoPy、PyMVPA或matplotlib不同，它通过选择合理的默认值并提供常见任务模板，简化了实验的构建和分析。此外，它支持自动运行实验、提供GUI和命令行解释器，满足定制需求，使得实验设计更加简便。

这本英文教材以数学知识为基础，结合程序代码详细介绍了MATLAB和Octave的科学计算应用。

利用Python实现与Matlab相似的科学计算功能，Python作为科学计算工具具备便捷性和高效性。

《MATLAB 科学计算精通指南》深入剖析 MATLAB 的科学计算能力，提供丰富的示例和详细的讲解，助您提升 MATLAB 技能。

Julia是一门专为科学计算设计的高性能动态高级程序设计语言，其语法与其他科学计算语言相似。随着技术进步，Julia在许多场景展现出与编译型语言相媲美的性能。它的灵活性和动态特性使其特别适合科学和数值计算领域的需求。