Analýza údajov neurónových časových radov: Teória a prax

Recenzie čitateľov

Kniha je vysoko cenená ako praktický a prístupný sprievodca analýzou EEG a MEG údajov, vhodný pre postgraduálnych študentov aj výskumných pracovníkov. Efektívne kombinuje teóriu a praktické využitie, poskytuje jasné vysvetlenia a užitočné ilustrácie. Niektorí čitatelia však považovali niektoré časti za menej zrozumiteľné a poskytnutý kód MATLAB za chaotický a nedostatočne zdokumentovaný.

⬤ Vysoko praktické a prístupné pre postgraduálnych študentov a výskumných pracovníkov v oblasti neurovedy.
⬤ Jasné vysvetlenia a dobre organizovaný obsah.
⬤ Spája teóriu a prax bez straty presnosti.
⬤ Dobré pre tých, ktorí majú obmedzené matematické zázemie.
⬤ Obsahuje užitočné ilustrácie a zdroje MATLAB dostupné online.
⬤ Pokrýva širokú škálu techník EEG/MEG analýzy.

⬤ Niektoré časti, najmä v druhej časti, sú záhadné a menej jasné.
⬤ Kód MATLABu je chaotický a chýbajú mu dostatočné komentáre, čo sťažuje jeho sledovanie.
⬤ Jeden používateľ ho považoval za príliš zjednodušený a nepoužiteľný pre pokročilých.

(na základe 49 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Analyzing Neural Time Series Data: Theory and Practice

Obsah knihy:

Komplexný sprievodca koncepčnými, matematickými a implementačnými aspektmi analýzy elektrických mozgových signálov vrátane údajov z MEG, EEG a LFP záznamov.

Táto kniha ponúka komplexného sprievodcu teóriou a praxou analýzy elektrických mozgových signálov. Vysvetľuje koncepčné, matematické a implementačné (prostredníctvom programovania v Matlabe) aspekty časových, časovo-frekvenčných a synchronizačných analýz magnetoencefalografických (MEG), elektroencefalografických (EEG) a lokálnych potenciálov poľa (LFP) záznamov z ľudí a zvierat. Je to jediná kniha na túto tému, ktorá zahŕňa teoretické základy aj implementáciu jazykom, ktorý je zrozumiteľný čitateľom bez rozsiahleho formálneho vzdelania v matematike, vrátane kognitívnych vedcov, neurovedcov a psychológov.

Čitatelia, ktorí prechádzajú knihou kapitolu po kapitole a implementujú príklady v Matlabe, pochopia, prečo a ako sa analýzy vykonávajú, ako interpretovať výsledky, aké sú metodologické otázky a ako vykonávať analýzy na úrovni jedného subjektu a skupiny. Výskumníci, ktorí sú oboznámení s používaním automatizovaných programov na vykonávanie pokročilých analýz, sa dozvedia, čo sa stane, keď kliknú na tlačidlo "analyzovať teraz".

Kniha obsahuje vzorové údaje a kód Matlabu na stiahnutie. Každá z 38 kapitol sa zaoberá jednou témou analýzy a tieto témy postupujú od jednoduchých až po pokročilé. Väčšina kapitol končí cvičeniami, ktoré ďalej rozvíjajú materiál obsiahnutý v kapitole. Mnohé z prezentovaných metód (vrátane konvolúcie, Fourierovej transformácie a Eulerovho vzorca) sú základné a tvoria základ pre ďalšie pokročilé metódy analýzy údajov. Čitatelia, ktorí zvládnu metódy uvedené v knihe, budú dobre pripravení na osvojenie si ďalších prístupov.