Python软件包Neural_Decoding提供了多种用于解码神经活动的方法，其MATLAB代码适用于GRU神经网络

GRU神经网络MATLAB代码神经解码： 包含许多用于解码神经活动的方法的python软件包 该软件包包含经典解码方法和现代机器学习方法的混合。 对于回归，我们目前包括：维纳滤波器，维纳级联，卡尔曼滤波器，朴素贝叶斯，支持向量回归，XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM。 对于分类，我们目前包括：Logistic回归，支持向量分类，XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM。 该软件包最初是为回归而设计的，只是添加了分类功能-因此，自述文件，示例和预处理功能仍可满足回归的需要。 我们正在为分类添加更多内容。 我们的手稿和数据集 该程序包随附一个，用于比较这些方法在多个数据集上的性能。 如果您使用我们的代码或数据进行研究，请引用该手稿，我们将不胜感激。 用于纸张的代码位于“ Paper_code”文件夹中。 在本自述文件的底部进一步进行了描述。 可以下载论文中使用的所有3个数据集（运动皮层，体感皮层和海马体）。 它们具有matlab和python格式，可以在下面描述的示例文件中使用。 安装 可以在命令行中通过pip安装此软件包，方法是键入 pip