用途：NeuroKit2 是 Python 生物信号处理工具包，面向心理生理学研究、临床应用与人机交互研究，用于处理和分析心血管、神经、自主神经、呼吸及肌肉信号，也支持多模态信号整合与复杂度分析。
主要能力：覆盖 ECG/PPG 处理管线与心率变异性（HRV，含时域、频域、非线性域）分析；EEG 频带功率、微状态与源定位；EDA/GSR 分解与皮肤电反应（SCR）检测；RSP 呼吸率与变异性；EMG 幅度与激活检测；EOG 眨眼分析；以及滤波、分解、峰值检测、功率谱密度等通用信号处理，并提供熵、分形维数、非线性动力学等复杂度度量。
使用方式：安装命令为 uv pip install neurokit2；开发版为 uv pip install https://github.com/neuropsychology/NeuroKit/zipball/dev。典型入口包括 nk.ecg_process、nk.hrv、nk.bio_process、nk.bio_analyze、nk.events_find、nk.epochs_create 等；多数 *_analyze() 函数会按数据时长自动选择分析模式（事件相关分析小于 10 秒，区间相关分析大于等于 10 秒）。
适用场景：实验范式的事件相关响应、静息态或连续监测的长期模式刻画，以及多信号同步采集分析。
限制：公开资料未提供收费、价格与平台支持等信息；具体参数与详细文档需查阅随附参考文件及官方文档。