神經科學Matlab教程：Matlab科學計算導論(導讀版)（簡體書）

《神經科學研究與進展?神經科學MATLAB教程:MATLAB科學計算導論(英文)(導讀版)》主要內容簡介：作為科學計算的數學軟件，MATLAB被廣泛應用于幾乎所有的神經科學和認知心理學實驗室。《神經科學研究與進展?神經科學MATLAB教程:MATLAB科學計算導論(英文)(導讀版)》專為神經科學及相關領域的學生和研究者編寫，介紹了MATLAB的基礎原理和基本程序設計，可以作為神經科學和心理學領域使用MAnAB的初次綜合學習手冊及教學資源。讀者可以學習刺激產生、實驗控制、數據收集、數據分析和建模等內容的經驗性知識和實驗過程，即多種計算問題都能在單一的程序環境下解決。《神經科學研究與進展?神經科學MATLAB教程:MATLAB科學計算導論(英文)(導讀版)》作者教學經驗頗豐，其中兩位獲得令人夢寐以求的芝加哥大學布斯獎。作者并非將MATLAB單純視為程序設計語言，而是將其作為解決神經科學實際問題的工具。他們希望幫助初學者熟悉MATLAB神經科學程序，縮短本科階段所學內容與現階段研究之間的差距，不論是初學者、高年級本科生還是研究生新生，《神經科學研究與進展?神經科學MATLAB教程:MATLAB科學計算導論(英文)(導讀版)》都力圖指導讀者能夠自行設計和實施分析工具，協助研究者和學生們達到神經科學實踐者所需的流暢計算能力。

作者：瓦利施(Pascal Wallisch) (美國)Michael Lusignan (美國)Marc Benayoun 等

《神經科學研究與進展?神經科學MATLAB教程:MATLAB科學計算導論(英文)(導讀版)》編輯推薦：作為科學計算的數學軟件，Matlab被廣泛應用于幾乎所有的神經科學和認知心理學實驗室。《神經科學研究與進展?神經科學MATLAB教程:MATLAB科學計算導論(英文)(導讀版)》介紹了Matlab的基礎原理和基本程序設計、數據搜集與實驗控制、數據分析與建模，幫助使用者解決各種計算問題。作者并非將Matlab單純視為程序設計語言，而是將其作為解決神經科學實際問題的工具。
《神經科學研究與進展?神經科學MATLAB教程:MATLAB科學計算導論(英文)(導讀版)》特點：
第一本全面的聚焦于神經科學和心理學的MATLAB教材。
計算方法和案例解釋均利用真正的實驗數據，提供真實數據的外觀和感覺。
指導網站配有圖片庫、可執行的代碼、實例和解決方案。

前言
作者簡介
如何使用本書
第一部分 基本原理
1 入門
2 MATLAB指南

第二部分 MATLAB數據收集
3 視覺搜索和突顯
4 注意
5 心理物理學
6 信號檢測論

第三部分 MATLAB數據分析
7 時頻分析(1)：傅里葉變換
8 時頻分析(2)：非平穩信號和譜圖
9 小波分析
10 卷積
11 相位平面分析
12 Fitzhugh-Nagumo模型
13 神經數據分析：編碼
14 主成分分析
15 信息理論
16 神經信息解碼(1)：離散變量
17 神經信息解碼(2)：連續變量
18 功能磁共振成像

第四部分 MATLAB數據建模
19 電壓門控通道
20 單神經元模型
21 視網膜模型
22 脈沖神經元的簡化模型
23 Fitzhug-Nagum0模型：行波
24 決策理論
25 Markov模型
26 泊松過程描述電發放事件
27 突觸傳遞
28 神經網絡模型(1)：有監督學習
29 神經網絡模型(2)：無監督學習
附錄A：有關MATLAB的一些思考
附錄B：線性代數回顧
附錄C：主要方程列表
參考文獻
索引

The strengths of MATLAB include extensive data handling and graphics capabilities,powerful programming tools and highly advanced algorithms. Although it specializes in numerical computation, MATLAB is also capable of performing symbolic computation by having an interface with Maple （a leading symbolic mathematics computing environment）.Besides fast numerics for linear algebra and the availability of a large number of domain-specific built-in functions and libraries （e.g., for statistics, optimization, image processing,neural networks）, another useful feature of MATLAB is its capability to easily generate var-ious kinds of visualizations of your data and/or simulation results.For every MATLAB feature in general, and for graphics in particular, the usefulness of MATLAB is mainly based on the large number of built-in functions and libraries. The inten-tion of this tutorial is not to provide a comprehensive coverage of all MATLAB features but rather to prepare you for your own exploration of its functionality.