NeuroKit2 생체신호 연구 워크플로

무엇을 해주나

NeuroKit2(고정 버전 0.2.13)를 사용하는 생체신호 연구 파이프라인을 설계·검증·감사해 줍니다.

• 데이터 계약 강제: 샘플링레이트, 단위, 시계(clock)/드리프트, 결측·포화·플랫라인, 이벤트 인덱스 단위(샘플 vs 초)를 처리 전에 기록하게 합니다.
• 전처리 순서 고정: 원신호 보존 → 타임베이스 검증 → 갭 분할 → 모달리티별 클리닝 → 피크/성분 검출 → 품질 확인 → 피크 보정 로깅 → 특징 산출 → 공통 시간축 정렬 → 에포킹 순서를 따릅니다.
• 스키마를 런타임 관측값으로 취급: ecg_process() 등이 반환하는 컬럼/info 키를 버전·메서드와 함께 기록하도록 유도합니다.
• 번들 CLI 도구 6종: 합성 데이터 생성, 신호 인스펙션, ECG-HRV 파이프라인, EDA 파이프라인, 에포크 플래너, 멀티모달 매니페스트 검증기. URL·심볼릭링크·경로 탈출을 거부하고 실데이터는 --deidentified 플래그를 요구합니다.
• 해석 가드레일: LF/HF를 교감-부교감 균형으로 단정하지 않기, PPG PRV≠ECG HRV, 짧은 기록에서 VLF/ULF 해석 금지 등 방법론적 주의점을 명시합니다.

이런 분께 추천

• 심리생리학·인지신경과학·웨어러블 연구에서 ECG/HRV, EDA(SCR), 호흡, EOG/EEG 데이터를 분석하는 연구자
• 논문 재현성(버전 고정, 환경 기록, 제외 로그)이 중요한 대학원생·랩 엔지니어
• 남이 작성한 NeuroKit2 코드를 리뷰하거나 감사해야 하는 데이터 사이언티스트

임상 진단, 환자 모니터링, 의료기기 인증 근거로는 사용할 수 없습니다. 개인식별정보(PHI)는 프롬프트·로그·예제에 넣지 마세요.

활용 예시

1. HRV 분석 전 점검: "이 250Hz ECG CSV의 시간축과 갭을 먼저 검사한 뒤 시간·주파수·비선형 HRV를 뽑아줘" → inspect_signal.py로 비단조 시간·플랫라인 확인 후 ecg_hrv_pipeline.py 실행, 5분 미만 구간의 VLF 해석은 경고 처리.
2. EDA 분해 방식 명시: "cvxEDA로 SCR을 뽑고 싶은데 기본값과 뭐가 다르지?" → 기본 neurokit은 하이패스 분해임을 알려주고, cvxopt 설치 필요성과 amplitude_min이 절대 µS 임계값이 아니라 상대값임을 짚어줍니다.
3. 멀티모달 정렬 감사: ECG·RSP·EDA를 bio_process()에 넣기 전 validate_multimodal.py로 샘플링레이트·단위·클럭 일치를 검증하고, 길이 불일치로 생기는 NaN과 RSA 산출 조건을 점검합니다.

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/neurokit2 폴더를 내 ~/.claude/skills/neurokit2/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.