14:54 НКИ. Инструментарий исследователя |
Инструментарий исследователя НКИЧтобы не отрывать теорию от практики, необходимо работать с предметом исследования своими руками. Голыми руками мы не обойдёмся, поэтому подберём инструменты. Общие инструменты научного анализаОдин из самых популярных платформ от компании MathWorks, используемая исследователями из практически всех отраслей промышленности. На основе MATLAB можно выполнять вычисления, строить графики, создавать нейронные сети, обрабатывать данные и многое многое другое. Присутствует возможность прикрутить к своему проекту графический интерфейс. Программа платная, цены начинаются от $105 за ядро платформы, до $1758 - если скупить вообще все модули и тулбоксы, какие только предлагаются. Каждый тулбокс стоит $29. Впринципе, если, например, взять основное ядро, добавить математику, кое-что из обработки сигналов, биоинформатику и тулбоксы для анализа данных - можно влезть в $500. MATLAB цены Есть также предложения для студентов: Есть различные условия для получения триальной версии, например, в рамках текущей кампании Machine learning. Почему MATLAB стоит первый в списке, несмотря на то, что это платная платформа?На это есть как минимум 5 причин:
MathWorks не стоит на месте и заманивает на свой продукт разнообразными кампаниями, в том числе бесплатными электронными книгами. Вот, например материалы к текущей кампании: Machine Learning with MATLAB. Чтобы скачать и увидеть список ссылок на видео и другие материалы, нужно указать личные данные. Кто хочет прямых ссылок, пожалуйте сюда. SciLabПожалуй, вторая по популярности платформа для обработки данных, клон MATLAB - опенсурсный SciLab. Главное преимущество - полная бесплатность. Скачать можно прямо по ссылке с главной странице официального сайта. Также SciLab мне нравится своей легковесностью - установщик весит меньше 200 MB. В чём минусы?
В целом, SciLab это решение для тех, кто либо уже знаком с MATLAB, либо для тех, кто не привык, что его кормят знаниями с ложки. Скорее всего, пользователи Linux будут чувствовать себя как рыба в воде. Но это не потому что они умнее пользователей других систем, а просто потому, что они привыкли тратить какое-то время на поиск и решение проблемы. Я сам начинал с MATLAB - у нас было введение в программирование через него (к слову, лекции были практически бесполезные - учил сам). Продолжил в Java на объект-ориентированном программировании (лекции были хаотичными и поэтому также практически бесполезными - учил сам). После этого использовал SciLab в проекте по выделению визуально-эвоцированного потенциала (VEP, visual evoked potential) из ЭЭГ субъекта. Проблемы в процессе возникали, но были решаемы. Причём, проблемы были в основном из-за моей неопытности как программиста, а не из-за сложности платформы. Однако, наверное можно считать показательным, что из всей группы я один мог работать с SciLab. Для остальных (тех немногих, кто сам сделал проект, а не взял готовый код у меня или пары других моих согруппников) было проще/удобнее сделать проект в MATLAB. Набор инструментов из лекции Lecture 1.4 Available Tools из плейлиста Introduction to Modern Brain-Computer Interface Design, о котором уже говорилосьBioSigBCI2000OpenViBEg.BSanalyzeBCILABOther Packages
EvernoteЧтобы ничего не забыть. (= |
|
Всего комментариев: 0 | |