Funzionalità recenti

Scopri le ultime funzionalità di MATLAB relative alla neuroscienza.

Analizza dati di serie storiche neurali, fisiologiche e comportamentali.

Formato di file dati europeo: leggi, scrivi e scopri i dati in formato file EDF/EDF+
Deep Learning: applicazione di reti LSTM, layer convoluzionali 1D e CNN con l’analisi tempo-frequenza per attività di classificazione e previsione dei segnali
Analisi tempo-frequenza: calcolo di trasformate di Fourier di breve durata o wavelet continue e della coerenza variabile nel tempo tra segnali
Analisi multirisoluzione: separazione di componenti di segnali con tecniche di analisi multirisoluzione basate su wavelet o di tipo adattivo
Estrazione di feature: estrazione automatica di feature profonde da dati di serie storiche con un framework di wavelet scattering
Etichettatura dei segnali: etichettatura automatica e interattiva dei segnali e visualizzazione dei segnali etichettati con l’app Signal Labeler

Analizza immagini, volumi e video a livello di neuroni, cervello e soggetti.

Rappresentazione di grandi immagini in blocchi: elaborazione e visualizzazione di immagini N-D troppo grandi per essere contenute in memoria, tra cui immagini etichettate e a risoluzione multipla, mediante la rappresentazione in blocchi più piccoli
Dati di neuroimaging e microscopia: accesso a porzioni di immagini e volumi da file NIfTI e TIFF 3D
Dati volumetrici: visualizzazione interattiva di dati volumetrici etichettati con l’app Volume Viewer , estrazione di porzioni di immagini, anche ad angoli obliqui, e applicazione di oltre 70 funzioni di elaborazione di immagini 3D
Deep Learning: applicazione di modelli CNN 2D e 3D per il rilevamento di oggetti e la segmentazione semantica, modelli GAN per il trasferimento dello stile delle immagini e modelli LSTM per la classificazione di video
Etichettatura di immagini: applicazione e visualizzazione di etichette per i dati immagine tramite oggetti ROI e le app interattive Image Labeler e Video Labeler

Crea, addestra ed esegui modelli predittivi per dati neuroscientifici.

Personalizzazione del Deep Learning: sviluppo semplificato di loop di addestramento e layer personalizzati con la differenziazione automatica e i layer nidificati
Interoperabilità dei framework: importazione di modelli e layer dai framework Tensorflow e Tensorflow-Keras e importazione/esportazione da e in altri framework tramite il formato del modello ONNX
Esperimenti di Deep Learning: confronto tra reti addestrate in varie condizioni con l’app Experiment Manager
Machine Learning: rilevamento di cluster e rumore nei dati con l’algoritmo DBSCAN e l’attività live per il clustering dei dati

Crea, condividi e scala le analisi dei dati.

Grafica: grafici di distribuzione dei dati flessibili, come grafici a sciame e a scatola ed esportazione di elementi grafici da utilizzare in pubblicazioni scientifiche
Live Editor e attività live: creazione di documenti di tipo rich combinando codice, testo, figure, controlli interattivi e animazioni e completamento di attività interattive per comuni operazioni di analisi dati
Scalabilità illimitata: MATLAB Parallel Server supporta il calcolo parallelo illimitato per tutti gli utenti dell’ateneo
Cloud computing: applicazione della licenza dell’istituto per eseguire e scalare MATLAB nel Cloud, collegarsi a fonti di dati remote come Amazon S3 ed eseguire MATLAB in contenitori standard o personalizzati

Elabora segnali live per registrazioni cerebrali, sistemi di controllo comportamentale e BCI.

Stateflow: progettazione grafica della logica di macchine a stati per i sistemi di controllo comportamentale, eseguibili in MATLAB o Simulink
MATLAB Coder: traduzione di oltre 3500 funzioni MATLAB e di toolbox in codice C o C++ ANSI per prestazioni più rapide e applicazioni in tempo reale
HDL Coder: targeting di hardware FPGA per l’elaborazione video ed esperimenti a circuito chiuso con la programmazione di alto livello di MATLAB o Simulink
Multithreading: richiamo asincrono di MATLAB da thread creati dagli utenti con l’API del motore C++
Prestazioni: esecuzione di codice MATLAB esistente a oltre il doppio della velocità

Studenti e ricercatori

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