计算神经科学数据平台（NeuroLab）

NeuroLab 是我们在科研数据工程方向的实验项目：将原始睡眠脑电数据按 Bronze / Silver / Gold 三层组织，实现可追溯、可复现的处理流程。

数据来自公开的 PhysioNet Sleep-EDF 睡眠记录。原始 EDF 文件通过 Auto Loader 增量进入 Bronze 层；Silver 层完成带通滤波、伪迹检测与 30 秒分期切分，并检测睡眠纺锤波与慢波；Gold 层汇总时域、频域与拓扑特征。

拓扑特征使用持久同调（Persistent Homology）等拓扑数据分析方法，与传统的时频特征互为补充。

在方法验证上，我们用 Python 复现了已发表的睡眠振荡研究：基于公开的颅内脑电数据集，检测慢波、纺锤波与涟漪，并用相位–振幅耦合与聚类置换检验分析三者的嵌套关系。

这一实践与企业数据平台的方法相通：分层建模、数据质量校验、元数据管理与可复现计算。