Was macht neurokit2?
Umfang und Wissensstand
Verwenden Sie diesen Skill für methodenbewusste, reproduzierbare Biosignalforschung mit NeuroKit2. Der Snapshot wurde am 23.07.2026 gegen folgende Quellen geprüft:
- Stable PyPI 0.2.13, veröffentlicht am 02.03.2026;
- Python-Metadaten (
>=3.10; Klassifikatoren 3.10–3.14) und Wheel-Abhängigkeiten; - GitHub-Release-Notes/Tags,
NEWS.rst, Quelle bei Tagv0.2.13; - Offizielle API-Seiten/Beispiele (die Live-Site identifizierte sich als
0.2.13.dev214); und - Gepinnte 0.2.13-Laufzeitsignaturen und synthetische Ausgabeschemata.
Die Live-Dokumentation kann dem stabilen Wheel voraus sein. Bevorzugen Sie die gepinnte Laufzeit für reproduzierbare Arbeiten und nennen Sie beide Versionen, wenn Sie Entwicklungsdokumente konsultieren.
Abgrenzung
NeuroKit2 ist ein Forschungs- und Bildungs-Toolbox. Präsentieren Sie seine Ausgabe nicht als:
- eine Diagnose, Behandlungsempfehlung, Patientenüberwachungsentscheidung oder einen Alarm;
- Validierungs-, Zertifizierungs- oder Regulierungsnachweis für ein Medizinprodukt; oder
- Beweis dafür, dass ein physiologisches Konstrukt in einem neuen Sensor, Protokoll, Umgebung, Population oder Krankheitsgruppe gültig gemessen wird.
Validieren Sie die Erfassungshardware, Elektroden-/Optodenplatzierung, Einheiten, Abtast- und Taktgenauigkeit, Vorverarbeitung, Detektions-/Dekompositionsmethode, Population, Aufgabe und Ergebnisse für die beabsichtigte Studie. Bewahren Sie Rohdaten und ein prüfbares Ausschlussprotokoll auf. Verwenden Sie nur deidentifizierte lokale Dateien; platzieren Sie keine geschützten Gesundheitsinformationen (PHI) in Prompts, Protokollen, Beispielen oder gebündelten Fixtures.
Reproduzierbare Installation
uv pip install "neurokit2==0.2.13"
Erstellen Sie für optionale Funktionen ein uv-Projekt, fügen Sie nur die tatsächlich benötigten Pakete in den geprüften exakten Versionen hinzu und committen/prüfen Sie die resultierende uv.lock vor uv sync --locked. NeuroKit2 bietet ein upstream full Extra an, aber dieser Skill installiert dieses floating transitive Set bewusst nicht in einem automatisierten Workflow. Optionale Fähigkeiten können MNE, cvxopt, Plotly, PyEMD, pyRQA, Pillow, OpenCV oder Dateileser erfordern. Dokumentieren Sie die aufgelöste Umgebung mit der Analyse. Stellen Sie jeden MNE-Daten-/Vorlagen-Download als expliziten, checksummenbasierten Studieneingang bereit. Installieren Sie keinen beweglichen Entwicklungszweig für eine reproduzierbare Studie.
Erforderlicher Datenvertrag
Vor der Verarbeitung dokumentieren Sie:
- Signalidentität und Sensor-/Kanalkonfiguration;
- native Abtastrate in Hz und physikalische Einheit (oder explizit
arbitrary_unit); - Takt, Zeitstempel-Ursprung, Driftkorrektur und Synchronisationsnachweise;
- Polarität/Orientierung und akquisitionsseitige Filter/Verstärkung;
- fehlende Samples, Diskontinuitäten, Sättigung, Flatlines, Bewegung und Annotationen;
- ob Ereignisbeginne nullbasierte Sample-Indizes oder Sekunden sind;
- geplante Vorverarbeitungsreihenfolge, Methoden, Parameter, Ausschlüsse und Ausgaben; und
- Teilnehmergruppenbildung, die zur Vermeidung von Datenlecks in späteren Statistiken erforderlich ist.
Inferieren Sie niemals Einheiten aus einem Spaltennamen. Behandeln Sie Samples nicht stillschweigend als Millisekunden, Volt, Mikrosiemens oder willkürliche Einheiten.
Kern-Workflow
1. Vor der Transformation inspizieren
python skills/neurokit2/scripts/inspect_signal.py \
--input recording.csv --root . --deidentified \
--columns ECG,RSP,EDA --time-column time_s \
--units ECG=mV,RSP=a.u.,EDA=uS
Der Inspektor ist begrenzt und gibt keine Zeilenwerte oder Pfade aus. Beheben Sie nicht-monotone Zeit, doppelte Samples, Lücken, nicht-endliche Werte, flache Läufe und Abtastraten-Konflikte vor dem Filtern.
2. Vorverarbeitungsreihenfolge bewahren
Verwenden Sie diese Standard-Reihenfolge, passen Sie sie an die Erfassung und die zitierte Methode an:
- unveränderliches rohes Signal und Annotationen bewahren;
- Zeitbasis, Einheiten, Polarität, Clipping, Lücken und Artefakte überprüfen;
- bei langen Lücken segmentieren; nur kurze Lücken unter einer deklarierten Richtlinie interpolieren;
- modalitätsspezifische Reinigung in der nativen Abtastrate anwenden;
- Peaks/Onsets erkennen oder Komponenten zerlegen;
- Qualitätsausgaben und rohe Überlagerungen inspizieren;
- Peaks nur mit protokollierten Kategorien und Sensitivitätsprüfungen korrigieren;
- Raten/Merkmale ableiten;
- kontinuierliche Modalitäten auf einem deklarierten gemeinsamen Zeitgitter ausrichten; und
- Ereignisindizes auf dieses Gitter abbilden, epochen, baselinen und analysieren.
Resamplen Sie keine binären Marker oder Peak-Index-Arrays als gewöhnliche kontinuierliche Signale. Bilden Sie ihre Zeitstempel auf das Zielgitter ab. Filterung und Interpolation können Kantenartefakte und falsche Genauigkeit erzeugen; behalten Sie Masken für aufgefüllte, fehlende und abgelehnte Regionen bei.
3. Schemata als Laufzeitbeobachtungen behandeln
Rückgabespalten hängen von der NeuroKit2-Version, Funktion, Methode, Signalverfügbarkeit und dem Analysemodus ab. Behaupten Sie niemals, dass eine Spaltenliste universell ist.
signals, info = nk.ecg_process(ecg, sampling_rate=250)
observed_schema = {
"columns": list(signals.columns),
"info_keys": sorted(info),
}
Persistieren Sie das beobachtete Schema mit Paketversion, Methodenparametern, Abtastrate und Qualitäts-/Ausschlusszusammenfassung. Referenzdateien listen verifizierte Standard-Schemata für 0.2.13, keine Garantien für jede Methode.
Aktuelle Muster
EKG, korrigierte Peaks und dauerbewusste HRV
In Stable 0.2.13 führt ecg_process() Reinigung, R-Peak-Erkennung mit correct_artifacts=True, Rate, Standard averageQRS-Qualität, DWT-Delineation und Phase durch.
signals, info = nk.ecg_process(ecg, sampling_rate=250, method="neurokit")
time_hrv = nk.hrv_time(info, sampling_rate=250)
Inspizieren Sie ECG_R_Peaks_Uncorrected und ECG_fixpeaks_*; eine korrigierte Serie ist nicht automatisch eine gültige NN-Serie. Für frequenzbasierte/nichtlineare HRV erzwingen Sie metricspezifische Dauer- und Beat-Count-Anforderungen. Fünf Minuten sind die konventionelle Kurzzeit-Referenz; ULF ist ein Langzeitmaß, und die VLF-Interpretation aus kurzen Aufzeichnungen ist unsicher. Interpretieren Sie LF/HF nicht als direktes sympathovagales Gleichgewicht. Pulsratenvariabilität (PPG) ist nicht mit EKG-HRV austauschbar.
Verwenden Sie die begrenzte Pipeline:
python skills/neurokit2/scripts/ecg_hrv_pipeline.py \
--synthetic --sampling-rate 250 --duration 300 \
--domains time,frequency,nonlinear
EDA mit expliziter Zerlegung
Die stabile Standardeinstellung eda_process(method="neurokit") verwendet eine Hochpass-Tonisch/Phasisch-Zerlegung, nicht cvxEDA. Wählen und berichten Sie die Zerlegung explizit:
clean = nk.eda_clean(eda, sampling_rate=100, method="neurokit")
components = nk.eda_phasic(clean, sampling_rate=100, method="highpass")
markers, info = nk.eda_peaks(
components["EDA_Phasic"],
sampling_rate=100,
method="neurokit",
amplitude_min=0.1,
)
Für neurokit/kim2004 ist amplitude_min relativ zur größten erkannten Antwort; es ist kein absoluter Mikrosiemens-Schwellenwert. cvxEDA benötigt optionales cvxopt.
python skills/neurokit2/scripts/eda_pipeline.py \
--synthetic --sampling-rate 100 --duration 60 \
--phasic-method highpass --peak-method neurokit
Ereignisse, Epochen und Baseline
events_find() meldet nullbasierte Sample-Onsets; Dauer-/Abstandsargumente sind in Samples. epochs_create() erwartet Epochen-Grenzen in Sekunden.
events = nk.events_find(trigger, threshold=0.5, duration_min=2)
epochs = nk.epochs_create(
signals,
events,
sampling_rate=100,
epochs_start=-0.2,
epochs_end=0.8,
baseline_correction=False,
)
Planen Sie zuerst sample-exakte Fenster:
python skills/neurokit2/scripts/plan_epochs.py \
--events 1000,2500,4000 --event-unit samples \
--sampling-rate 100 --recording-samples 5000 \
--epoch-start -0.2 --epoch-end 0.8 \
--baseline-start -0.2 --baseline-end 0
In 0.2.13 ist der Epochen-Slice end-exklusiv, aber der generierte Floating-Zeitindex enthält epochs_end. Die integrierte Baseline-Korrektur subtrahiert den Epochenmittelwert von ihrem Start bis t=0; verwenden Sie manuelle Korrektur für eine engere vorspezifizierte Baseline. Grenzepochen werden aufgefüllt und können NaN enthalten. Entscheiden Sie vor der Analyse über Drop/Pad/Error.
RSA und multimodale Verarbeitung
bio_process() geht davon aus, dass alle Eingaben bereits eine gemeinsame Abtastrate und Ausrichtung teilen. Es resampled nicht, synchronisiert nicht, schätzt keine Drift und erstellt keine verschachtelten Modalitätswörterbücher; seine info-Ausgabe ist flach. Ungleiche Längen werden nach Index verkettet und können NaN einführen. RSA wird nur hinzugefügt, wenn synchronisierte EKG- und RSP-Daten vorhanden sind.
Validieren Sie ein strenges lokales Manifest, bevor Sie es aufrufen:
python skills/neurokit2/scripts/validate_multimodal.py \
--manifest streams.json --root . --deidentified
Nach unabhängiger Modalitäts-Qualitätskontrolle und Ausrichtung:
bio_signals, bio_info = nk.bio_process(
ecg=ecg_aligned,
rsp=rsp_aligned,
eda=eda_aligned,
sampling_rate=common_rate,
)
rsa_summary = nk.hrv_rsa(
bio_signals,
bio_signals,
rpeaks=bio_info,
sampling_rate=common_rate,
continuous=False,
)
Zusammenfassung RSA ist ein Dictionary; continuous=True gibt einen DataFrame mit RSA_P2T und RSA_Gates im verifizierten Standard-Workflow zurück. Nehmen Sie die Atmung mit auf und berichten Sie deren Rate/Tiefe/Kontext; RSA ist kein direktes, kontextfreies Maß des vagalen Tonus.
Komplexität gibt Werte plus Metadaten zurück
Die meisten Komplexitätsfunktionen in 0.2.13 geben (value, info) zurück. Die Komfortfunktion gibt ebenfalls zwei Objekte zurück:
features, details = nk.complexity(signal) # default which="makowski2022"
sampen, sampen_info = nk.entropy_sample(signal)
dfa, dfa_info = nk.fractal_dfa(signal)
Die Standard-Komfortauswahl ist nicht "alle Maße". Komplexitätsschätzungen sind empfindlich gegenüber Länge, Stationarität, Normalisierung, Verzögerung, Dimension, Toleranz, Skala und Implementierung. Definieren Sie sie vorab und führen Sie Sensitivitäts-/Surrogatanalysen durch.
Gebündelte Kommandozeilen-Helfer
Alle Helfer lehnen URLs, Pfad-Traversal und Symlinks ab; begrenzen Bytes/Zeilen/Kanäle; verweigern Überschreiben außer mit --force; verwenden faule wissenschaftliche Importe, damit --help ohne NeuroKit2 funktioniert; verwenden niemals Pickle; und erzeugen deterministisches JSON/CSV. Befehle mit echten Daten erfordern --deidentified.
| Helper | Zweck |
|---|---|
scripts/generate_synthetic.py | Abhängigkeitsfreie deterministische CSV-Fixtures |
scripts/inspect_signal.py | Begrenzte CSV/Zeit/Lücke/Flatline-Inspektion |
scripts/ecg_hrv_pipeline.py | Gepinnter EKG-, Qualitäts-, Peak-Korrektur-, HRV-Workflow |
scripts/eda_pipeline.py | Explizite Reinigung, Zerlegung, SCR-Workflow |
scripts/plan_epochs.py | Sample-exakter Ereignis-, Grenz-, Baseline-Planer |
scripts/validate_multimodal.py | Strenger Einheiten/Raten/Takte/Ausrichtungs-Schema-Validator |
Erzeugen Sie ein Fixture ohne Teilnehmerdaten offenzulegen:
python skills/neurokit2/scripts/generate_synthetic.py \
--output synthetic.csv --root . --duration 30 \
--sampling-rate 250 --seed 42
Sicherheitshinweis
Kein Beispiel oder Helfer verwendet Python eval() oder exec(). NeuroKit2-Namen wie eeg_*, events_* und *_eventrelated() sind normale Bibliotheksaufrufe. Wenn ein statischer Scanner ein eval/exec-Muster basierend auf einem Teilstring meldet, inspizieren Sie die exakte Zeile und dokumentieren Sie es nur dann als Scanner-Fehlalarm, nachdem Sie bestätigt haben, dass keine dynamische Ausführung existiert.
Referenzen
Lesen Sie nur die für die Modalität oder Entscheidung benötigten Dateien:
Alle gebündelten Markdown-Pfade unten sind unter references/; dieser Skill hat keine templates/ oder assets/ Referenzpfade.
| Datei | Inhalt |
|---|---|
references/signal_processing.md | Filter, Lücken, Resampling, Peaks, PSD, Schemata |
references/epochs_events.md | Ereignisindizierung, Epochen-Grenzen, Baselines |
references/ecg_cardiac.md | EKG-Prozess, Qualität, Delineation, Peak-Korrektur |
references/hrv.md | HRV/RSA-Eingaben, Dauer, Ektopie, Interpretation |
references/eda.md | Reinigung, Zerlegung, SCR-Erkennung |
references/emg.md | EMG-Reinigung, Amplitude, Aktivierung |
references/eog.md | EOG-Polarität, MNE-Standard, Blink-Merkmale |
references/eeg.md | EEG/MNE-Helfer, Leistung, Qualitätskontrolle, Mikrozustände |
references/ppg.md | PPG-Methoden, Qualitätssemantik, PRV-Einschränkungen |
references/rsp.md | Atmungspolarität, Rate, RRV/RVT/RAV |
references/bio_module.md | Multimodale Ausrichtung und bio_*-Schemata |
references/complexity.md | Tupel-Rückgaben, Parametersensitivität, RQA |
Primärquellen, geprüft am 23.07.2026
- PyPI 0.2.13
- Offizielle Dokumentation
- API-Index
- GitHub Releases
- Makowski et al. (2021), NeuroKit2
- Pham et al. (2021), HRV-Tutorial
- Makowski et al. (2022), Komplexitätsvergleich
- SPR-Richtlinien-Index
- Quigley et al. (2024), HR/HRV-Richtlinien
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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065
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