Neurális idősoros adatok elemzése: Elmélet és gyakorlat

Olvasói vélemények

A könyvet nagyra értékelik, mint az EEG- és MEG-adatok elemzésének gyakorlatias és hozzáférhető útmutatóját, amely a végzős hallgatók és kutatók számára egyaránt alkalmas. Az elméletet és a gyakorlati alkalmazást hatékonyan ötvözi, világos magyarázatokat és hasznos illusztrációkat nyújt. Néhány olvasó azonban bizonyos részeket kevésbé érthetőnek, a mellékelt MATLAB-kódot pedig kaotikusnak és rosszul dokumentáltnak találta.

⬤ Rendkívül gyakorlatias és hozzáférhető az idegtudományok végzős hallgatói és kutatói számára.
⬤ Világos magyarázatok és jól szervezett tartalom.
⬤ Az elméletet és a gyakorlatot a pontosság elvesztése nélkül ötvözi.
⬤ Jó a korlátozott matematikai háttérrel rendelkezők számára.
⬤ Hasznos illusztrációkat és online elérhető MATLAB-forrásokat tartalmaz.
⬤ Az EEG/MEG elemzési technikák széles körét lefedi.

⬤ Néhány szakasz, különösen a második részben, rejtélyes és kevésbé világos.
⬤ A MATLAB-kód kaotikus és nincs elegendő kommentár, ami megnehezíti a követését.
⬤ Egy felhasználó szerint túlságosan leegyszerűsített és nem hasznos a haladó tanulók számára.

(49 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Analyzing Neural Time Series Data: Theory and Practice

Könyv tartalma:

Átfogó útmutató az elektromos agyi jelek elemzésének fogalmi, matematikai és implementációs szempontjairól, beleértve a MEG, EEG és LFP felvételek adatait.

Ez a könyv átfogó útmutatót nyújt az elektromos agyi jelek elemzésének elméletéhez és gyakorlatához. Az emberektől és nem emberi állatoktól származó magnetoencefalográfia (MEG), elektroenkefalográfia (EEG) és helyi mezőpotenciál (LFP) felvételek idő-, időfrekvencia- és szinkronizációs alapú elemzésének fogalmi, matematikai és implementációs (Matlab programozáson keresztül) aspektusait ismerteti. Ez az egyetlen olyan könyv a témában, amely mind az elméleti hátteret, mind a megvalósítást olyan nyelven tárgyalja, amelyet a matematikában széles körű formális képzettséggel nem rendelkező olvasók, köztük kognitív tudósok, idegtudósok és pszichológusok is megérthetnek.

Azok az olvasók, akik fejezetről fejezetre végigmennek a könyvön, és a példákat Matlabban implementálják, megértik, hogy miért és hogyan végzik az elemzéseket, hogyan értelmezik az eredményeket, mik a módszertani kérdések, és hogyan végeznek egy alanyra és csoportra vonatkozó elemzéseket. Azok a kutatók, akik már ismerik az automatizált programok használatát a fejlett elemzések elvégzéséhez, megtanulják, mi történik, amikor az "analizálj most" gombra kattintanak.

A könyv mintaadatokat és letölthető Matlab-kódot tartalmaz. A 38 fejezet mindegyike egy-egy elemzési témát tárgyal, és ezek a témák az egyszerűtől a haladóig haladnak. A legtöbb fejezetet gyakorlatok zárják, amelyek továbbfejlesztik a fejezetben tárgyalt anyagot. A bemutatott módszerek közül sok (köztük a konvolúció, a Fourier-transzformáció és az Euler-képlet) alapvető, és más fejlett adatelemzési módszerek alapját képezi. Azok az olvasók, akik elsajátítják a könyvben szereplő módszereket, jól felkészültek lesznek más megközelítések elsajátítására.