MATLAB for Neuroscientists pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Academic Press

作者:Pascal Wallisch

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2008-11-6

价格:$79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780123745514

丛书系列:

图书标签:

Matlab
neuroscience
认知神经科学
心理学
编程
Neuroscience
Psychology
脑科学
MATLAB
神经科学
数据分析
编程
实验设计
脑科学
信号处理
机器学习
可视化
科研工具

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具体描述

Matlab is the accepted standard for scientific computing, used globally in virtually all Neuroscience and Cognitive Psychology laboratories. For instance, SPM, the most used software for the analysis and manipulation of fMRI images in research and clinical practice is fully programmed in matlab, and its use of the possibility to allow for sophisticated software modules to be freely added to the software has established it as the by far dominant software in the field. Many universities now offer, or are beginning to offer matlab introductory courses in their neuroscience and psychology programs. Nevertheless, so far there hasn't been a textbook specific to this market, and the use of the plethora of existing engineering focused Matlab textbooks is notoriously difficult for teaching the package in those environments.

This is the first comprehensive teaching resource and textbook for the teaching of Matlab in the Neurosciences and in Psychology. Matlab is unique in that it can be used to learn the entire empirical and experimental process, including stimulus generation, experimental control, data collection, data analysis and modeling. Thus a wide variety of computational problems can be addressed in a single programming environment. The idea is to empower advanced undergraduates and beginning graduate students by allowing them to design and implement their own analytical tools. As students advance in their research careers, they will have achieved the fluency required to understand and adapt more specialized tools as opposed to treating them as "black boxes".

Virtually all computational approaches in the book are covered by using genuine experimental data that are either collected as part of the lab project or were collected in the labs of the authors, providing the casual student with the look and feel of real data. In some rare cases, published data from classical papers are used to illustrate important concepts, giving students a computational understanding of critically important research.

The ability to effectively use computers in research is necessary in an academic environment that is increasingly focused on quantitative issues. Matlab represents an ideal language of scientific computing. It is based on powerful linear algebra structures which lend themselves to empirical problems on the one hand, while at the same time allowing the student to make rapid problem-oriented progress (particularly in terms of visualization of data points) without having to lose focus by worrying too much about memory allocation and other "plumbing" minutiae as would be required in other, more low-level programming languages such as C or C++.

Currently, there are several books that provide introductions to Matlab that are either too generic and fundamental or too irrelevant for neuroscientists and cognitive psychologists who typically face a very circumscribed range of problems in data collection, data analysis and signal processing. Some non-book tutorials and primers that are in use in the community are typically out of date. Matlab versions are usually not backwards compatible. Many commands and functions used in older tutorials and primers, such as "flops" won't work in current versions of Matlab, necessitating a book that is timely and up-to-date.

The complete lack of a relevant resource in this area, combined with a clearly felt need for such a text provided the primary and initial impetus for this project.

The authors provide such a dearly needed resource adapting and pooling materials that developed for and used in highly rated courses involving the use of Matlab in Neuroscience at the University of Chicago. Two co-authors (PW and NH) have presented their respective work on teaching Matlab at national meetings and two of the co-authors (PW and MB) were awarded the coveted University of Chicago's Booth Prize for excellence in teaching these courses. (http://chronicle.uchicago.edu/070524/boothprize.shtml ).

* The first comprehensive textbook on Matlab with a focus for its application in Neuroscience

* Problem based educational approach with many examples from neuroscience and cognitive psychology using real data

* Authors are award winning educators with strong teaching experience

* Instructor's Website with figurebank, additional problems and examples, solutions, etc

《神经科学研究方法新视界：利用Python解锁脑科学的奥秘》本书旨在为广大神经科学研究者提供一个强大且灵活的计算工具集，帮助他们在日益复杂的数据分析和建模领域取得突破。随着神经科学研究的飞速发展，海量、多模态的数据收集已成为常态，如何有效地处理、分析和解释这些数据，是摆在每一位研究者面前的严峻挑战。本书将目光聚焦于目前在科研界备受推崇的Python语言及其丰富的科学计算生态系统，为研究者们打开一扇通往更高效、更具创新性的研究方法的大门。本书的核心理念是赋能研究者，让他们能够独立、深入地探索神经科学的未知领域。我们摒弃了仅限于特定软件环境的束缚，转而拥抱开源、跨平台、社区活跃的Python。这不仅意味着研究的可复现性将得到极大提升，更能让研究者们接触到最前沿的算法和工具，而无需担心高昂的许可费用。内容聚焦与结构安排：本书的章节设计紧密围绕神经科学研究的实际需求展开，层层递进，从基础的编程概念到复杂的模型构建，力求让不同背景的研究者都能找到适合自己的学习路径。第一部分：Python基础与科学计算入门章节一：Python语言概览与环境搭建简要介绍Python的特点及其在科学计算领域的优势。详细指导读者如何安装Python及常用的科学计算库（如NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas）。介绍Jupyter Notebook/Lab的使用，提供一个交互式的编程与可视化环境。章节二：数据结构与基本操作深入讲解Python中的列表、元组、字典、集合等核心数据结构。演示如何进行数据的高效存取、转换与操作，为后续数据处理奠定基础。章节三：NumPy：高效数值计算的核心重点介绍NumPy数组（ndarray）的创建、索引、切片、变形等操作。讲解向量化运算的原理与优势，以及常用的数学函数、统计函数、线性代数运算。通过实际的神经科学数据示例，展示NumPy在处理大规模数值型数据时的强大能力。章节四：Pandas：数据处理与分析的利器介绍Pandas的Series和DataFrame对象，理解其在表格型数据处理中的强大之处。讲解数据导入导出（CSV, Excel等）、数据清洗（缺失值处理、异常值检测）、数据筛选、合并、分组聚合等常用操作。展示如何利用Pandas组织和管理神经生理信号、行为数据、基因表达数据等。章节五：Matplotlib与Seaborn：数据可视化之道教授使用Matplotlib创建各种静态、动态、交互式图表（折线图、散点图、柱状图、热力图等）。介绍Seaborn库，它提供了更高级的接口，能够轻松绘制美观且信息丰富的统计图形。通过神经科学常用图表的绘制示例，强调可视化在理解数据模式、揭示规律中的关键作用。第二部分：神经科学数据分析实战章节六：信号处理与特征提取介绍时序信号处理的基本概念，如滤波（低通、高通、带通）、平滑、降采样等。讲解如何利用SciPy.signal库进行滤波器设计与应用。介绍时域、频域、时频域的信号特征提取方法，例如功率谱密度（PSD）、小波变换等。应用实例：EEG/MEG的噪声去除与特征提取，LFP的滤波与节律分析。章节七：统计分析与假设检验回顾常用的描述性统计量（均值、方差、标准差等）。讲解常用的推断性统计方法，如t检验、ANOVA、卡方检验等。介绍非参数检验方法，适用于非正态分布数据。强调统计显著性的解读，并介绍多重比较校正。应用实例：比较不同刺激条件下神经活动的差异，分析行为学指标与神经活动的相关性。章节八：机器学习基础与在神经科学中的应用概念引入：监督学习、无监督学习、半监督学习。监督学习：分类（SVM, Logistic Regression, Random Forest）与回归（Linear Regression, Ridge, Lasso）。无监督学习：聚类（K-Means, DBSCAN）、降维（PCA, t-SNE）。模型评估：交叉验证、准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线。应用实例：利用fMRI数据进行脑区活动模式分类，预测个体行为表现，分析细胞类型。章节九：高级信号处理与时空分析因果分析：格兰杰因果检验，传递熵（Transfer Entropy）。脑网络分析：基于相关性、相干性的功能连接度计算，图论分析（度、中心性、聚类系数）。多通道信号分析：独立成分分析（ICA）用于源分离，主成分分析（PCA）用于降维。应用实例：探索不同脑区之间的信息流动，构建和分析大规模神经活动网络。第三部分：神经科学模型构建与进阶章节十：计算神经科学入门：积分与微分方程介绍描述神经元动力学和神经网络活动的数学模型，如Hodgkin-Huxley模型、Leaky Integrate-and-Fire模型。讲解如何利用SciPy.integrate求解常微分方程（ODE）组，模拟神经元和网络的动态行为。应用实例：模拟单个神经元的兴奋性发放，简单网络的同步振荡。章节十一：神经数据建模与仿真参数估计与模型拟合：使用SciPy.optimize进行模型参数的优化。贝叶斯方法在神经科学中的应用：简介贝叶斯推断的基本思想，以及如何利用Python实现简单的贝叶斯模型。仿真实验设计：如何设计计算实验来检验神经科学理论。应用实例：拟合和预测神经元对刺激的反应，构建和验证简单的认知模型。章节十二：深度学习在神经科学中的探索（前沿展望）简要介绍深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的成功。介绍卷积神经网络（CNN）在神经影像分析（如fMRI, EEG）中的潜在应用。介绍循环神经网络（RNN）或Transformer在处理时序神经数据（如EEG, spike trains）中的可能性。强调：此章节为前沿性介绍，不深入具体算法实现，旨在激发读者对该领域的兴趣。本书的特色与优势：语言选择的普适性： Python是全球最流行的编程语言之一，学习曲线相对平缓，且拥有极其庞大的社区支持和丰富的库资源，一旦掌握，将受益无穷。案例驱动的教学方法：每一个概念的讲解都紧密结合神经科学的实际研究问题和数据类型，确保读者能够理解理论如何在实践中落地。注重可复现性：鼓励使用Jupyter Notebook等工具，让代码、结果和解释融为一体，极大地提升了研究的可信度和效率。从入门到进阶的完整路径：即使是没有编程经验的研究者，也能从零开始，逐步掌握数据分析和建模所需的技能。强调理解而非“黑箱”操作：我们不仅教授如何使用工具，更注重讲解背后的原理和逻辑，帮助研究者成为数据的主人，而非工具的奴隶。无论您是刚刚步入神经科学殿堂的学生，还是经验丰富的研究员，本书都将是您探索大脑奥秘、加速科研进程的得力助手。通过掌握Python及其强大的科学计算库，您将能够更深入地理解神经活动的机制，更精准地解读复杂的脑科学数据，最终推动人类对认知、行为和疾病的认识向前发展。

作者简介

Pascal Wallisch, New York University, NY, USA

Michael Lusignan, The University of Chicago, IL, USA

Marc Benayoun, The University of Chicago, IL, USA

Tanya Baker, The Salk Institute for Biological Studies, La Jolla, CA, USA

Adam Dickey, The University of Chicago, IL, USA

Nicho Hatsopoulos, The University of Chicago, IL, USA

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书给人的第一印象是其严谨的学术风格和丰富的实践内容。我之所以选择它，是因为它不仅仅局限于介绍MATLAB的语法，更侧重于讲解如何将MATLAB应用于解决真实的神经科学问题。我尤其期待书中能够提供详细的步骤和代码，指导我如何进行神经信号的滤波、特征提取、以及分类和聚类分析。我相信，通过学习这些内容，我能够大大提升我的数据分析能力，并为我的研究项目提供强有力的支持。这本书的作者阵容给我留下了深刻的印象，他们似乎都是在神经科学领域有着深厚造诣的专家。这让我对这本书的内容质量充满信心。《MATLAB for Neuroscientists》的出版，我相信能够为广大神经科学研究者提供一个坚实的理论基础和实用的工具。我特别期待书中能够深入探讨一些前沿的计算神经科学方法，例如，如何利用MATLAB进行脑网络分析、连接组学研究，或者动态系统建模。这本书的插图和图表设计非常出色，它们能够将复杂的数学模型和生物学概念直观地呈现出来。我希望书中能够提供大量的可视化案例，展示如何使用MATLAB生成高质量的神经科学图表，例如，神经元的放电模式、脑电图的功率谱密度、以及fMRI数据的激活区域等。我相信，通过这些生动的图示，我能够更深刻地理解神经科学数据所蕴含的信息，并将其有效地传达给他人。这本书的章节划分非常合理，它能够引导读者循序渐进地掌握MATLAB在神经科学领域的应用。我非常喜欢书中提供的“动手实践”环节，它能够让我边学边练，将理论知识转化为实际操作技能。我期待书中能够涵盖从基础的MATLAB数据导入和处理，到复杂的信号分析和模型构建，再到统计推断和结果展示等全过程。我是一名对神经科学充满浓厚兴趣的本科生，我一直希望能找到一本能够帮助我入门的教材。《MATLAB for Neuroscientists》这本书的标题，就给我一种既有科学严谨性又不失趣味性的感觉。我希望它能够用清晰易懂的语言，讲解MATLAB在神经科学研究中的应用，并提供一些有趣的案例和代码示例，让我能够亲手操作，从而更好地理解大脑的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常适合初学者。它没有使用过于晦涩难懂的专业术语，而是用一种清晰、简洁、生动的方式来解释复杂的概念。我特别期待书中能够详细讲解如何使用MATLAB来进行神经信号的采集、处理和分析，例如，如何进行电生理数据的滤波、降噪、以及特征提取。我相信，通过这些具体的代码示例，我能够快速掌握相关的技术，并将其应用到我的研究中。这本书的编写思路非常清晰，它能够引导读者循序渐进地掌握MATLAB在神经科学领域的应用。我非常喜欢书中提供的“项目导向”的学习模式，它能够让我通过完成具体的项目，来学习相关的编程技巧和分析方法。我期待书中能够涵盖从基础的MATLAB语法入门，到神经信号处理、神经成像数据分析，再到计算神经科学模型构建等内容，让我能够全面地掌握MATLAB在神经科学领域的应用。这本书的案例研究部分令我印象深刻。它似乎提供了大量真实的神经科学数据，并指导我如何使用MATLAB对其进行分析和解读。我希望这些案例能够覆盖到不同类型的神经科学研究问题，例如，学习和记忆的神经机制、决策过程的计算模型、或者神经疾病的诊断和治疗等。通过学习这些案例，我能够更好地理解理论知识与实践操作之间的联系。我对这本书的章节设计感到非常满意。它似乎将复杂的神经科学概念，通过MATLAB的辅助，变得更加具体和易于理解。我尤其期待书中能够详细讲解如何使用MATLAB来进行统计分析，例如，t检验、ANOVA、回归分析等，并将这些方法应用于神经科学数据的解释。此外，我希望书中还能涉及一些关于时间序列分析、模式识别和机器学习在神经科学中的应用。作为一名对大脑工作原理充满好奇的学习者，《MATLAB for Neuroscientists》这本书的标题，就给我一种既有科学严谨性又不失趣味性的感觉。我希望它能够用清晰易懂的语言，讲解MATLAB在神经科学研究中的应用，并提供一些有趣的案例和代码示例，让我能够亲手操作，从而更好地理解大脑的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的目录结构给我留下了深刻的印象。它涵盖了从基础的MATLAB编程入门，到针对不同神经科学研究领域的具体分析方法，再到一些更高级的计算建模技术。这种全面的覆盖范围，让我觉得这本书能够满足我从新手到进阶的各种学习需求。我非常期待书中能够深入讲解如何利用MATLAB进行神经信号的滤波、降噪、特征提取等关键步骤，并提供具体的代码实现，让我能够理解其背后的原理，并灵活运用到自己的数据分析中。我是一名对神经科学领域充满热情的跨学科研究者，我擅长生物学，但对计算工具的掌握还相对有限。《MATLAB for Neuroscientists》这本书的出现，正是我急需的。我期待它能够以一种清晰、系统的方式，将MATLAB的强大功能与神经科学的研究问题巧妙地结合起来。特别是关于如何使用MATLAB来处理和分析神经成像数据（如fMRI、EEG）以及电生理数据，我非常感兴趣，希望书中能提供详尽的指导和实用的代码。这本书的案例研究部分令我尤为期待。我深知理论知识的学习离不开实践的检验。《MATLAB for Neuroscientists》似乎能够提供大量的真实神经科学研究案例，并通过MATLAB代码演示如何进行数据分析和结果解读。我希望这些案例能够覆盖到不同类型的神经科学问题，例如，学习和记忆的神经机制、决策过程的计算模型、或者神经疾病的诊断和治疗等。通过学习这些案例，我能够更好地理解理论与实践的联系。我对这本书的章节设置感到非常满意。它似乎将复杂晦涩的神经科学概念，通过MATLAB的辅助，变得更加具体和易于理解。我尤其期待书中能够详细讲解如何使用MATLAB来进行统计分析，比如t检验、ANOVA、回归分析等，并将这些方法应用于神经科学数据的解释。此外，我希望书中还能涉及一些关于时间序列分析、模式识别和机器学习在神经科学中的应用，这将极大地拓展我的研究视野。作为一名对计算神经科学充满好奇的学生，我一直在寻找一本能够帮助我理解大脑工作原理的工具书。《MATLAB for Neuroscientists》这本书的名字，让我觉得它能很好地将抽象的神经科学理论与具体的编程实践结合起来。我希望这本书能够引导我一步步地学会如何使用MATLAB来模拟神经元的活动，分析神经回路的功能，甚至构建简单的认知模型。我期待书中能够用直观的图示和清晰的代码，让我对大脑的复杂性有一个更深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的设计风格非常吸引人。它使用了大量的图表和插图，将抽象的神经科学概念形象化，这对我这样视觉型学习者来说非常有帮助。我特别期待书中能够详细地讲解不同类型的神经数据（例如，动作电位、局部场电位、脑电图、功能性磁共振成像数据等）如何使用MATLAB进行预处理和可视化。我相信，通过这些生动形象的图示，我能够更快地理解复杂的信号处理技术，并掌握如何从原始数据中提取有价值的信息。我是一名生物统计学专业的学生，最近开始涉足神经科学领域的研究。我了解到MATLAB在神经科学数据分析方面扮演着至关重要的角色，因此我迫切需要一本能够系统介绍其应用的教材。《MATLAB for Neuroscientists》这个书名让我觉得它能够有效地连接数学、编程和生物学知识。我希望这本书能够提供扎实的理论基础，并辅以大量的实际操作指导，让我能够独立完成神经科学实验数据的分析任务，从而为我未来的研究打下坚实的基础。这本书的书写风格我非常欣赏。它没有使用过于晦涩难懂的专业术语，而是用一种非常平实易懂的语言来解释复杂的概念。我尤其喜欢书中提供的大量代码示例，并且这些示例都经过精心设计，可以直接在MATLAB环境中运行。这让我能够边学边练，快速掌握MATLAB的编程技巧，并将其应用于实际的神经科学问题。我希望这本书能够涵盖从基础的MATLAB语法到高级的数据分析方法，让我能够逐步提升自己的计算能力。作为一名有一定编程基础但对神经科学了解不多的学习者，《MATLAB for Neuroscientists》这本书似乎能提供一个非常理想的切入点。我希望这本书能够循序渐进地介绍MATLAB在神经科学中的应用，从简单的数据导入和可视化，到复杂的信号处理算法和统计模型。我期待书中能够提供一些经典的神经科学案例，并指导我如何使用MATLAB来实现这些分析，从而加深我对理论知识的理解，并提高我的实际操作能力。我一直对大脑的奥秘着迷，尤其希望能通过计算的方法来探索神经系统的运作机制。《MATLAB for Neuroscientists》这本书，听起来就像是为我这样的学习者量身打造的。我希望它能够详细讲解如何利用MATLAB的强大功能，实现对神经数据的处理、分析和可视化。我特别期待书中能够提供一些关于神经信号处理、连接组学分析或计算建模的深入探讨，并辅以大量的代码实例，让我能够真正掌握这些技术，并应用于自己的研究探索中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就深深吸引了我。深邃的蓝色背景，如同浩瀚的星空，点缀着跳跃的脑电波图谱，再配上简洁而有力的字体，立刻勾勒出这本书的主题——探索大脑的奥秘。我一直对神经科学充满了好奇，但又常常被其庞大的理论体系和复杂的数学模型所困扰。然而，《MATLAB for Neuroscientists》这个书名，就像一盏明灯，指引着我走向那片充满挑战但也令人兴奋的知识海洋。我是一名刚刚接触神经科学研究的博士生，导师推荐我使用MATLAB进行数据分析，我对此完全是个新手。市面上关于MATLAB的书籍不少，但很多过于偏向编程语言本身，缺乏与神经科学应用的结合。《MATLAB for Neuroscientists》这本书的出现，简直是为我量身定制。我期待它能以清晰易懂的方式，讲解如何利用MATLAB强大的功能来处理和分析来自各种神经科学实验的数据，比如电生理信号、fMRI图像、EEG/MEG数据等等。这本书最大的吸引力在于它承诺将理论知识与实践操作紧密结合。我希望它能提供丰富的案例研究，引导读者一步步地学会如何编写MATLAB脚本来完成具体的分析任务。从基础的数据可视化，到复杂的模型拟合，再到统计推断，我都希望这本书能够覆盖到。尤其是我对神经信号处理和模型构建的部分非常感兴趣，期待书中能有详细的讲解和实用的代码示例，让我能够快速上手，并将所学知识应用到我的科研项目中。我是一名对计算神经科学充满热情的研究员，一直希望能深入理解神经系统的工作原理。过去，我主要依赖一些统计软件和现成的分析工具，但总觉得缺乏对底层算法的深入理解。《MATLAB for Neuroscientists》这本书的名字让我眼前一亮，它似乎能填补我在编程和理论之间的鸿沟。我非常期待这本书能够系统地介绍神经科学中常用的计算模型，并展示如何用MATLAB来实现这些模型，从而帮助我构建更精密的仿真和预测。作为一名对神经科学领域充满好奇的本科生，我一直在寻找一本能够帮助我入门的教材。《MATLAB for Neuroscientists》这本书的标题，听起来就充满了探索和发现的意味。我希望它不仅能教会我如何使用MATLAB这个强大的工具，更能让我通过实践，真正理解神经科学中的核心概念。我期待书中能够用直观的方式解释复杂的概念，并提供一些有趣的小项目，让我能够边学边玩，激发我对这个迷人领域的持续兴趣。

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非常好的matlab教程，适用于心理学和神经科学

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喜欢project-guided teaching style. Learn by thinking, by doing, by practicing.

评分☆☆☆☆☆

然而老师上两周就把他讲完了