生理数据库

nigeLab为生理学家提供专业分析工具，简化实验数据处理流程。使用该软件包，您可以轻松地管理实验数据，无需编译（基于Matlab运行），并能与您的工作流程无缝集成。

Matlab求导代码用于NWB架构格式“无边界的神经数据：神经生理学（NWB）”数据格式规范的架构。此回购包含核心NWB模式（可编辑）。NWB架构使用NWB规范语言定义了描述复杂数据组织的基本概念，例如组、数据集、属性和链接。详细了解NWB和其Python API（PyNWB）以及Matlab API（MatNWB）。该架构版权归加利福尼亚大学董事会所有，由劳伦斯·伯克利国家实验室管理。

针对智能健康管理的实际需求，本研究探讨了智能医疗中的生理特征数据分析方法。通过引入决策树算法进行电子病例数据挖掘，成功实现了糖尿病与心力衰竭的早期识别。所采用的CART树方法以基尼系数作为分类标准，相较于ID3与C4.5，极大简化了树的结构。此外，为减少模型过拟合，还引入了基于误差控制（CCP）的后剪枝方法和基于Bagging的集成学习方法。通过建立多棵CART树形成随机森林，显著提升了算法的分类能力。仿真结果显示，该算法在预测糖尿病和心力衰竭方面的准确率分别达到了89.01%和99.55%，AUC值分别为0.94和0.99，相较于支持向量机（SVM）算法有显著提升。

SpikeAnalyzer 是一个MATLAB工具，帮助检测fMRI时间序列中的非生理性峰值（异常值）。虽然它不能替代人工检查，但它能够帮助您挑选出可疑扫描，供进一步分析，如使用SPM工具中的spm_movie进行详细查看。 SpikeAnalyzer提供了两种检测方式： 通过对EPI系列总体活动的一阶导数进行阈值判断； 通过对运动速度进行阈值判断。 所有超过设定阈值的扫描将被标记为可疑扫描（即潜在的异常扫描）。在可视化图中，第一种方式检测到的峰值将以浅蓝色的垂直条形式显示，而第二种方式检测到的峰值则以浅红色标记。 您可以通过这些图形直观地看到峰值在全局活动中的“跳跃”，或者在一阶导数中以突然的变化出现。一阶导数方法尤为适用于定义阈值，因为除了某些轻微波动外，原始全局均值曲线即使在跳跃后通常也能接近零。这些“跳跃”现象可能是由扫描仪故障或对象移动造成的。 为了评估后者原因，SpikeAnalyzer结合对象运动参数来在定义的扫描窗口内预测全局均值（默认值）。

Matlab基于参数建模的AR代码在电生理数据分析中扮演着重要角色，特别是在Wavesurfer应用中。这种方法利用Matlab的AR模型，有效地分析和处理复杂的电生理数据。

MATLAB代码中存在一些无法正常运行的问题，特别是在处理自由活动动物体内细胞外电生理数据时。Hippo，作为行为神经病学工具箱（BNT）的补充，提高分析效率。安装Hippo后，用户可以自动执行例行程序，批处理分析大型数据集，并以直观的方式提取有用信息。

matlab解压代码MEF数据集的EEGLAB插件（版本1.20）介绍MEF_import是一个插件，它能够导入以多尺度电生理学格式（或Mayo EEG文件，MEF）和多尺度注释文件(MAF)数据压缩的数据到EEGLAB。当前版本支持文件导入功能。此外，“mef_matlab”文件夹中提供的函数可以作为将MEF数据导入MATLAB的通用工具。MEF_import的代码存储库托管在GitHub上。安装下载解压，将目录复制到EEGLAB插件目录（/root/directory/of/eeglab/plugins）。您可以选择将MEF_import插件的文件夹名称重命名为MEF_import1.20，或者喜欢的话，将插件安装为Git子模块：转到eeglab的目录，然后运行git submodule add https://github.com/jiecui/MEF_import ./plugins/MEF_import。随后，更改插件的文件夹名称git mv ./plugins/MEF_import1.20。

二、数据库（举例）

二、数据库（续） 数据库的基本特性 数据根据特定的数据模型组织、描述和存储 可供多种用户共享 数据冗余度较低 数据独立性高 易于扩展

数据库开发。