用途：NeuroKit2 是处理与分析生理信号的 Python 工具包，面向心血管、神经、自主神经、呼吸与肌肉信号的科研与临床场景。
主要能力：心脏信号（ECG/PPG）处理、R 峰检测、HRV 时域/频域/非线性分析；EEG 频带功率、微状态与源定位；EDA 分解与皮肤电反应检测；呼吸率与呼吸变异性；EMG 激活检测；EOG 眨眼分析；通用滤波、分解、峰值检测与功率谱；熵、分形维数等复杂度指标；事件相关分段与多信号整合（bio_process/bio_analyze）。
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。典型调用如 nk.ecg_process(ecg_signal, sampling_rate=1000)、nk.hrv(peaks, sampling_rate=1000)、nk.bio_process(...)。多数 *_analyze() 函数会按数据时长自动选择事件相关（<10 秒）或区间相关（≥10 秒）模式。
适用场景：心理生理学实验、临床监测、人机交互研究及多模态生理数据分析。
限制：资料未提供收费、价格与平台支持等具体信息；实际使用需注意采样率与信号质量等参数设置。