neurokit2

Name: neurokit2
Author: bg-szy

DevOps e Infra

Autor: bg-szy

Python toolkit for neurophysiological signal processing: ECG (HR, HRV, R-peaks), EEG (complexity, PSD), EMG (activation onset), EDA/GSR (SCR decomposition), PPG, and RSP. Includes synthetic signal simulation. Alternatives: BioSPPy (less maintained), MNE (EEG/MEG specialist), heartpy (ECG only), scipy.signal (raw DSP).

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#ai #python

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NeuroKit2

Overview

NeuroKit2 provides a unified, high-level API for physiological signal processing. Each modality (ECG, EEG, EMG, EDA, PPG, RSP) follows the same nk.{signal}_process() → nk.{signal}_analyze() workflow: raw signal in, cleaned signal + features out. The library handles detrending, filtering, peak detection, artifact correction, and feature extraction automatically, with parameters tuned to biosignal characteristics. Results are returned as pandas DataFrames, making down

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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