#NeuroRA 从多模态神经数据进行表示分析的Python工具箱 概述 代表性相似性分析（RSA）已成为一种流行的有效方法，用于测量不同模式下多变量神经活动的代表性。 NeuroRA是一个基于Python的易于使用的工具箱，可以在几乎所有种类的神经数据中完成有关RSA的一些工作，包括行为，EEG，MEG，fNIRS，sEEG，ECoG，fMRI和其他一些神经电生理数据。 此外，用户可以在NeuroRA上进行神经模式相似度（NPS） ，时空模式相似度（STPS）和受试者间相关度（ISC） 。 安装 点安装神经元 纸 Lu，Z.，＆Ku，Y.（2020年）。 NeuroRA：来自多模式神经数据的表示分析的Python工具箱。 神经信息学前沿。 14：563669。 doi：10.3389 / fninf.2020.563669 网站及使用方法 在查看更多详细信息。 您可以在阅读或在下载

pyHRV是一个开放源代码的Python工具箱，可从心电图（ECG），SpO2，血容量脉搏（BVP）或其他带有心率指示器的信号中计算出最新的心率变异性（HRV）参数。 借助pyHRV，我们旨在为HRV专门的教育，研究和应用程序开发提供一个用户友好且通用的Python工具箱。 它提供了可理解的源代码，以帮助初学者了解HRV参数计算的基础，同时为开发人员提供最重要的HRV分析功能，并为研究人员提供结果的质量出版物。 入门 安装 可以使用pip工具安装此工具箱（适用于Python 2和3）： pip install pyhrv 依赖关系： | | | | | 光谱 文档和教程 详细的pyHRV文档可在ReadTheDocs上找到： pyHRV API参考 其他教程可以在这里找到： pyHRV快速入门指南 教程：从ECG采集到使用pyHRV进行HRV分析 教程：使用pyHR