【ai精翻】神经科学信号处理（Python）实践课程

您将学到什么

• 了解脑电图信号基础处理
• Python 信号处理编程：学习者将收到 Python 信号处理任务脚本，包括数据处理、可视化
• 预处理和分析脑电图数据：学习者将获得通过应用过滤、伪影去除等技术预处理脑电图数据的技能
• 应用先进的信号处理方法：学习者将能够应用先进的信号处理方法，包括时频分析、频谱等

要求

• 了解如何使用 Python、Numpy、Pandas、Scipy 等
• Gmail
• 神经科学信号处理知识
• 关于神经科学的知识

描述

专为神经科学爱好者、研究人员和学生设计的实用课程。本课程经过精心设计，为您提供信号处理中的应用脚本，让您掌握使用 Python 语言在自己的项目中实现这些技术的知识和技能。我们提供的主要功能是信号处理脚本，可以轻松适应您的实际应用任务。

课程概述

第一讲：简介

您将在这里看到该课程的简短介绍。

第 2 讲：连接数据集并启动 Google Colab

本章介绍了在开始使用课程之前如何上传数据集并启动 Google Colab

第三讲：数据可视化

我们从数据可视化的基本技能开始。本章将向您介绍使用 Python 的各种可视化技术，帮助您有效地理解和解释神经数据。您将学习创建信息丰富且具有交互性的图表，作为分析的基础。

讲座 4：带通滤波器

我们将介绍信号滤波的基础知识，重点介绍带通滤波器。本章介绍滤波器背后的理论及其在 Python 中的实现。在本章结束时，您将能够设计和应用带通滤波器来隔离 EEG 信号中的特定频率分量。

讲座 5：平滑滤波器

本章以过滤概念为基础，探讨平滑滤波器。您将了解不同类型的平滑滤波器及其在降低神经数据噪声方面的应用。实际示例将指导您完成增强信号清晰度而不丢失关键信息的过程。

第六讲：频率分析

频率分析对于理解神经信号的频谱特性至关重要。在本章中，您将学习使用 Python 执行傅里叶变换和其他频率分析技术。这些技能将使您能够发现神经活动中的模式和节奏。

讲座 7：去除肌肉伪影和成分分解

神经数据通常包含可能掩盖有意义信号的伪影。本章介绍了伪影去除方法，重点介绍了成分分解技术，例如独立成分分析 (ICA)。您将学习如何清理数据并提高分析的准确性。

第 8 讲：实时带通滤波器

实时信号处理对于脑机接口 (BCI) 等应用至关重要。本章介绍实时处理管道的原理和实现。您将获得实时处理和分析神经数据的技能，从而实现交互式应用程序。

第 9 讲：实际实施

最后一章将所学的所有技术整合在一起，指导您完成自定义项目的开发。无论是 BCI 应用程序、神经反馈系统还是任何其他与神经科学相关的项目，本章都提供了将您的想法变成现实的实用步骤。

在本课程结束时，您将对信号处理技术有扎实的理解，并有信心将其应用于您的神经科学项目。加入我们的旅程，释放神经数据的潜力，推进您在神经科学领域的研究和开发。

本课程适合哪些人？

• 对脑电图和脑机接口有浓厚兴趣，想将脑电图信号处理的技术方面作为业余爱好或个人项目探索的个人。
• 神经科学、生物医学工程、数据科学和心理学等领域的研究生和高年级本科生，以及希望将 EEG 信号处理整合到课程中的教育工作者。
• 数据科学家和机器学习从业者：对将数据科学和机器学习技术应用于生物信号感兴趣的人，特别关注脑电图数据。
• 生物医学工程师和技术人员：在生物医学领域工作的个人，他们需要处理和分析 EEG 数据，作为开发医疗设备或诊断工作的一部分。
• 神经科学家和研究人员：希望利用 Python 分析 EEG 数据以推进神经科学和相关领域研究的专业人士和学者。