Download matlab for neuroscientists an introduction to scientific computing in matlab in pdf or read matlab for neuroscientists an introduction to scientific computing in matlab in pdf online books in PDF, EPUB and Mobi Format. Click Download or Read Online button to get matlab for neuroscientists an introduction to scientific computing in matlab in pdf book now. This site is like a library, Use search box in the widget to get ebook that you want.



Matlab For Neuroscientists

Author: Pascal Wallisch
Publisher: Academic Press
ISBN: 0123838371
Size: 73.65 MB
Format: PDF
View: 6235
Download and Read
MATLAB for Neuroscientists serves as the only complete study manual and teaching resource for MATLAB, the globally accepted standard for scientific computing, in the neurosciences and psychology. This unique introduction can be used to learn the entire empirical and experimental process (including stimulus generation, experimental control, data collection, data analysis, modeling, and more), and the 2nd Edition continues to ensure that a wide variety of computational problems can be addressed in a single programming environment. This updated edition features additional material on the creation of visual stimuli, advanced psychophysics, analysis of LFP data, choice probabilities, synchrony, and advanced spectral analysis. Users at a variety of levels—advanced undergraduates, beginning graduate students, and researchers looking to modernize their skills—will learn to design and implement their own analytical tools, and gain the fluency required to meet the computational needs of neuroscience practitioners. The first complete volume on MATLAB focusing on neuroscience and psychology applications Problem-based approach with many examples from neuroscience and cognitive psychology using real data Illustrated in full color throughout Careful tutorial approach, by authors who are award-winning educators with strong teaching experience

Grundlagen Zur Neuroinformatik Und Neurobiologie

Author: Patricia S. Churchland
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3322868214
Size: 59.95 MB
Format: PDF, ePub, Docs
View: 514
Download and Read
The Computational Brain, das außergewöhnliche Buch über vergleichende Forschung in den Bereichen von menschlichem Gehirn und neuesten Möglichkeiten der Computertechnologie, liegt hiermit erstmals in deutscher Sprache vor. Geschrieben von einem führenden Forscherteam in den USA, ist es eine Fundgrube für alle, die wissen wollen, was der Stand der Wissenschaft auf diesem Gebiet ist. Die Autoren führen die Bereiche der Neuroinformatik und Neurobiologie mit gut ausgesuchten Beispielen und der gebotenen Hintergrundinformation gekonnt zusammen. Das Buch wird somit nicht nur dem Fachwissenschaftler sondern auch dem interdisziplinären Interesse des Informatikers und des Biologen auf eine hervorragende Weise gerecht. Übersetzt wurde das Buch von Prof. Dr. Steffen Hölldobler und Dipl.-Biol. Claudia Hölldobler, einem Informatiker und einer Biologin. Rezension in Spektrum der Wissenschaft nr. 10, S. 122 f. im Oktober 1997 (...) Die 1992 erschienene amerikanische Originalausgabe des vorliegenden Werkes ist so erfolgreich, daß man bereits von einem Klassiker reden kann. (...) (...) ....ist das Buch sehr zu empfehlen. In Verbindung von Neurobiologie und Neuroinformatik konkurrenzlos, vermittelt es einiges von der Faszination theoretischer Hirnforschung, die auch in Deutschland zunehmend mehr Wissenschaftler in ihren Bann schlägt. Rezension erschienen in: Computer Spektrum 3/1997, S. 2 (...)Das Buch wird somit nicht nur dem Fachwissenschaftler, sondern auch den interdisziplinären Interesse des Informatikers und des Biologen auf eine hervorragende Weise gerecht(...)

Matlab F 1 4r Dummies

Author: Jim Sizemore
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 352780871X
Size: 49.85 MB
Format: PDF, ePub, Docs
View: 2573
Download and Read
Ob Naturwissenschaftler, Mathematiker, Ingenieur oder Datenwissenschaftler - mit MATLAB haben Sie ein mï¿1⁄2chtiges Tool in der Hand, das Ihnen die Arbeit mit Ihren Daten erleichtert. Aber wie das mit manch mï¿1⁄2chtigen Dingen so ist - es ist auch ganz schï¿1⁄2n kompliziert. Aber keine Sorge! Jim Sizemore fï¿1⁄2hrt Sie in diesem Buch Schritt fï¿1⁄2r Schritt an das Programm heran - von der Installation und den ersten Skripten bis hin zu aufwï¿1⁄2ndigen Berechnungen, der Erstellung von Grafiken und effizienter Fehlerbehebung. Sie werden begeistert sein, was Sie mit MATLAB alles anstellen kï¿1⁄2nnen.

Wissenschaftliches Rechnen Mit Matlab

Author: Alfio Quarteroni
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3540293078
Size: 77.45 MB
Format: PDF, Mobi
View: 1732
Download and Read
Aus den Rezensionen der englischen Auflage: Dieses Lehrbuch ist eine Einführung in das Wissenschaftliche Rechnen und diskutiert Algorithmen und deren mathematischen Hintergrund. Angesprochen werden im Detail nichtlineare Gleichungen, Approximationsverfahren, numerische Integration und Differentiation, numerische Lineare Algebra, gewöhnliche Differentialgleichungen und Randwertprobleme. Zu den einzelnen Themen werden viele Beispiele und Übungsaufgaben sowie deren Lösung präsentiert, die durchweg in MATLAB formuliert sind. Der Leser findet daher nicht nur die graue Theorie sondern auch deren Umsetzung in numerischen, in MATLAB formulierten Code. MATLAB select 2003, Issue 2, p. 50. [Die Autoren] haben ein ausgezeichnetes Werk vorgelegt, das MATLAB vorstellt und eine sehr nützliche Sammlung von MATLAB Funktionen für die Lösung fortgeschrittener mathematischer und naturwissenschaftlicher Probleme bietet. [...] Die Präsentation des Stoffs ist durchgängig gut und leicht verständlich und beinhaltet Lösungen für die Übungen am Ende jedes Kapitels. Als exzellenter Neuzugang für Universitätsbibliotheken- und Buchhandlungen wird dieses Buch sowohl beim Selbststudium als auch als Ergänzung zu anderen MATLAB-basierten Büchern von großem Nutzen sein. Alles in allem: Sehr empfehlenswert. Für Studenten im Erstsemester wie für Experten gleichermassen. S.T. Karris, University of California, Berkeley, Choice 2003.

Zeitdiskrete Signalverarbeitung

Author: Alan V. Oppenheim
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3486792962
Size: 58.10 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
View: 3628
Download and Read
Wer die Methoden der digitalen Signalverarbeitung erlernen oder anwenden will, kommt ohne das weltweit bekannte, neu gefaßte Standardwerk "Oppenheim/Schafer" nicht aus. Die Beliebtheit des Buches beruht auf den didaktisch hervorragenden Einführungen, der umfassenden und tiefgreifenden Darstellung der Grundlagen, der kompetenten Berücksichtigung moderner Weiterentwicklungen und der Vielzahl verständnisfördernder Aufgaben.

Statistik Mit Excel F 1 4r Dummies

Author: Joseph Schmuller
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527811702
Size: 62.79 MB
Format: PDF, Mobi
View: 635
Download and Read
Statistiken und Aussagen zu Wahrscheinlichkeiten begegnen uns heute ï¿1⁄2berall: Die Umsatzentwicklung in Unternehmen, Hochrechnungen fï¿1⁄2r Wahlergebnisse, PISA-Ergebnisse fï¿1⁄2nfzehnjï¿1⁄2hriger Schï¿1⁄2ler sind nur drei von zahlreichen Beispielen. Joseph Schmuller zeigt Ihnen in diesem Buch, wie Sie die Zahlen in den Griff bekommen und Daten, Statistiken und Wahrscheinlichkeiten richtig lesen und interpretieren. Dafï¿1⁄2r brauchen Sie keinen Statistikkurs zu belegen und kein Mathegenie zu sein. Fï¿1⁄2r alles gibt es in Excel die passende Funktion und das passende Werkzeug. So kï¿1⁄2nnen Sie Theorie und Praxis sofort miteinander verbinden.

Statistical Techniques For Neuroscientists

Author: Young K. Truong
Publisher: CRC Press
ISBN: 1315356759
Size: 50.77 MB
Format: PDF, Mobi
View: 3237
Download and Read
Statistical Techniques for Neuroscientists introduces new and useful methods for data analysis involving simultaneous recording of neuron or large cluster (brain region) neuron activity. The statistical estimation and tests of hypotheses are based on the likelihood principle derived from stationary point processes and time series. Algorithms and software development are given in each chapter to reproduce the computer simulated results described therein. The book examines current statistical methods for solving emerging problems in neuroscience. These methods have been applied to data involving multichannel neural spike train, spike sorting, blind source separation, functional and effective neural connectivity, spatiotemporal modeling, and multimodal neuroimaging techniques. The author provides an overview of various methods being applied to specific research areas of neuroscience, emphasizing statistical principles and their software. The book includes examples and experimental data so that readers can understand the principles and master the methods. The first part of the book deals with the traditional multivariate time series analysis applied to the context of multichannel spike trains and fMRI using respectively the probability structures or likelihood associated with time-to-fire and discrete Fourier transforms (DFT) of point processes. The second part introduces a relatively new form of statistical spatiotemporal modeling for fMRI and EEG data analysis. In addition to neural scientists and statisticians, anyone wishing to employ intense computing methods to extract important features and information directly from data rather than relying heavily on models built on leading cases such as linear regression or Gaussian processes will find this book extremely helpful.

Neural Data Science

Author: Erik Lee Nylen
Publisher: Academic Press
ISBN: 012804098X
Size: 62.46 MB
Format: PDF
View: 2568
Download and Read
A Primer with MATLAB® and PythonTM present important information on the emergence of the use of Python, a more general purpose option to MATLAB, the preferred computation language for scientific computing and analysis in neuroscience. This book addresses the snake in the room by providing a beginner’s introduction to the principles of computation and data analysis in neuroscience, using both Python and MATLAB, giving readers the ability to transcend platform tribalism and enable coding versatility. Includes discussions of both MATLAB and Python in parallel Introduces the canonical data analysis cascade, standardizing the data analysis flow Presents tactics that strategically, tactically, and algorithmically help improve the organization of code

Signal Processing For Neuroscientists

Author: Wim van Drongelen
Publisher: Academic Press
ISBN: 012810483X
Size: 48.75 MB
Format: PDF, Kindle
View: 2777
Download and Read
Signal Processing for Neuroscientists, Second Edition provides an introduction to signal processing and modeling for those with a modest understanding of algebra, trigonometry and calculus. With a robust modeling component, this book describes modeling from the fundamental level of differential equations all the way up to practical applications in neuronal modeling. It features nine new chapters and an exercise section developed by the author. Since the modeling of systems and signal analysis are closely related, integrated presentation of these topics using identical or similar mathematics presents a didactic advantage and a significant resource for neuroscientists with quantitative interest. Although each of the topics introduced could fill several volumes, this book provides a fundamental and uncluttered background for the non-specialist scientist or engineer to not only get applications started, but also evaluate more advanced literature on signal processing and modeling. Includes an introduction to biomedical signals, noise characteristics, recording techniques, and the more advanced topics of linear, nonlinear and multi-channel systems analysis Features new chapters on the fundamentals of modeling, application to neuronal modeling, Kalman filter, multi-taper power spectrum estimation, and practice exercises Contains the basics and background for more advanced topics in extensive notes and appendices Includes practical examples of algorithm development and implementation in MATLAB Features a companion website with MATLAB scripts, data files, figures and video lectures

R In A Nutshell

Author: Joseph Adler
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897216507
Size: 58.88 MB
Format: PDF, ePub
View: 4788
Download and Read
Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.