用途：NeuroKit2 是处理与分析生理信号（生物信号）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）处理流程、R 峰检测与 HRV 时域/频域/非线性分析；EEG 频带功率、微状态与源定位；EDA/GSR 分解与 SCR 检测；呼吸信号处理与呼吸变异性；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；事件相关分析与多信号整合（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。典型用法如 nk.ecg_process(ecg_signal, sampling_rate=1000)、nk.hrv(peaks, sampling_rate=1000)、nk.bio_process(...) 与 nk.bio_analyze(...)。多数 *_analyze() 函数会依据数据时长自动选择事件相关（<10 秒）或区间相关（≥10 秒）分析模式。
适用场景：心理生理学实验、临床生理监测、人机交互研究及多模态生理信号分析。
限制：资料未提供具体收费、价格与平台支持信息；使用需具备 Python 环境与相应采样率参数。官方文档见 https://neuropsychology.github.io/NeuroKit/，代码仓库见 https://github.com/neuropsychology/NeuroKit。