Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch wird als praktischer und leicht zugänglicher Leitfaden für die Analyse von EEG- und MEG-Daten geschätzt, der sich für Studenten und Forscher gleichermaßen eignet. Es verbindet Theorie und praktische Anwendung effektiv und bietet klare Erklärungen und nützliche Illustrationen. Einige Leser empfanden jedoch einige Abschnitte als weniger klar und den bereitgestellten MATLAB-Code als chaotisch und schlecht dokumentiert.
Vorteile:⬤ Sehr praxisorientiert und für Studenten und Forscher der Neurowissenschaften zugänglich.
⬤ Klare Erklärungen und gut organisierte Inhalte.
⬤ Verbindet Theorie und Praxis, ohne an Genauigkeit zu verlieren.
⬤ Gut geeignet für Personen mit begrenztem mathematischem Hintergrund.
⬤ Enthält nützliche Illustrationen und online verfügbare MATLAB-Ressourcen.
⬤ Deckt ein breites Spektrum von EEG/MEG-Analysetechniken ab.
⬤ Einige Abschnitte, insbesondere im zweiten Teil, sind kryptisch und weniger klar.
⬤ Der MATLAB-Code ist chaotisch und wird nicht ausreichend kommentiert, so dass man ihm nur schwer folgen kann.
⬤ Ein Nutzer fand das Buch zu einfach und für fortgeschrittene Lernende nicht geeignet.
(basierend auf 49 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Analyzing Neural Time Series Data: Theory and Practice
Inhalt des Buches:
Ein umfassender Leitfaden zu den konzeptionellen, mathematischen und implementatorischen Aspekten der Analyse elektrischer Gehirnsignale, einschließlich Daten aus MEG-, EEG- und LFP-Aufzeichnungen.
Dieses Buch bietet einen umfassenden Leitfaden für die Theorie und Praxis der Analyse elektrischer Gehirnsignale. Es erläutert die konzeptionellen, mathematischen und implementatorischen (mittels Matlab-Programmierung) Aspekte der zeit-, zeitfrequenz- und synchronisationsbasierten Analyse von Magnetoenzephalographie (MEG), Elektroenzephalographie (EEG) und lokalen Feldpotentialen (LFP) von Menschen und nichtmenschlichen Tieren. Es ist das einzige Buch zu diesem Thema, das sowohl den theoretischen Hintergrund als auch die Implementierung in einer Sprache behandelt, die von Lesern ohne umfassende formale Ausbildung in Mathematik, einschließlich Kognitionswissenschaftlern, Neurowissenschaftlern und Psychologen, verstanden werden kann.
Leser, die das Buch Kapitel für Kapitel durcharbeiten und die Beispiele in Matlab implementieren, werden ein Verständnis dafür entwickeln, warum und wie Analysen durchgeführt werden, wie die Ergebnisse zu interpretieren sind, was die methodischen Probleme sind und wie man Analysen auf Einzel- und Gruppenebene durchführt. Forscher, die mit der Verwendung automatisierter Programme zur Durchführung fortgeschrittener Analysen vertraut sind, werden lernen, was passiert, wenn sie auf die Schaltfläche "Jetzt analysieren" klicken.
Das Buch enthält Beispieldaten und herunterladbaren Matlab-Code. Jedes der 38 Kapitel behandelt ein Analysethema, wobei die Themen von einfach bis fortgeschritten reichen. Die meisten Kapitel schließen mit Übungen ab, die das im Kapitel behandelte Material weiter vertiefen. Viele der vorgestellten Methoden (einschließlich der Faltung, der Fourier-Transformation und der Eulerschen Formel) sind grundlegend und bilden die Basis für andere fortgeschrittene Datenanalysemethoden. Leser, die die Methoden in diesem Buch beherrschen, werden gut darauf vorbereitet sein, andere Ansätze zu erlernen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9780262019873 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2014 |
| Seitenzahl: | 600 |
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