神经科学信号处理（Python）实践课程

掌握Python进行EEG信号处理的实用技巧

学习内容：

* 理解EEG信号处理基础，包括信号起源与常见特征
* 掌握Python编程技能，实现数据处理与可视化
* 学习EEG数据预处理方法，如滤波、伪影去除等
* 应用高级信号处理技术，包括时频分析、频谱分析等

课程内容主题：

* 课程结构介绍
* 数据集上传与Google Colab环境搭建
* 数据可视化技术
* 带通滤波器设计与实现
* 平滑滤波器应用
* 频率分析方法
* 肌肉伪影去除与成分分解
* 实时带通滤波器实现
* 实践项目开发

课程要求：

* 具备Python编程基础（Numpy、Pandas、Scipy等库使用经验）
* 需要Gmail账号用于课程相关操作
* 了解神经科学基础与信号处理原理

课程详细描述：

本课程专为神经科学爱好者、研究人员及学生设计，通过实践案例教授Python在EEG信号处理中的应用。课程内容涵盖从基础到高级的信号处理技术，包括：
1. **数据可视化**：学习使用Python创建交互式图表，直观呈现神经数据特征。
2. **滤波技术**：掌握带通滤波器与平滑滤波器的设计，有效提取目标频率成分并降低噪声。
3. **频率分析**：通过傅里叶变换等方法解析EEG信号的频谱特性，发现神经活动的节律模式。
4. **伪影处理**：利用独立成分分析（ICA）等技术去除肌肉干扰，提升数据准确性。
5. **实时处理**：学习构建实时信号处理管道，适用于脑机接口等交互式应用。
6. **项目实践**：整合所学技术，完成自定义项目开发（如神经反馈系统、BCI应用等）。

课程适合希望将Python应用于神经科学领域的研究者、数据科学家、生物医学工程师及对脑机接口技术感兴趣的开发者。通过本课程，学员将获得可直接复用的Python脚本，快速实现EEG信号处理任务，提升科研与工程实践效率。

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