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matlab自相关代码-scotch_whisking:AkermanLab体内ephys-Python
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2021-05-23
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matlab自相关代码苏格兰威士忌 牛津阿克曼实验室的体内电生理数据分析代码。 由国外的苏格兰人撰写。 目前用于小鼠皮质的32ch Neuronexus层状探针。 围绕Kilosort 1.0输出进行设计,但可以轻松进行调整以满足需求。 要求 Python 3.7 内容 功能分为预处理,分析和存储文件。 预处理功能包括: 波形分析即对假定的快速加标/常规加标单位进行聚类和绘图 皮质层定义 使用LFP的当前源密度来识别当前源/接收器。 这可以用来识别皮质层。 光电标记使用平均尖峰潜伏期和抖动来聚集假定的表达视紫红质的神经元 分析功能包括: 熵根据尖峰间隔的概率质量函数计算香农熵 耦合 根据LFP,局部神经元的多单元活动或总单元活动,计算分类单元的网络耦合。 类似于两个向量的滑点积。 (灵感来自) 一次和多次晶须刺激计算响应一个或多个晶须的刺激的分档,累积和峰值加标活动 成对相位一致性使用LFP和单位尖峰时间来计算相位耦合的无偏差量度(受启发) 内在时标与排序后的单位活动的自相关呈指数关系-可用于自发或诱发的数据 存储功能包括: 从预处理和分析输出中按实验类型分组的数据帧的构造。 输出指定
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scotch_whisking-master.zip (19个子文件)
scotch_whisking-master
whisk_analysis.py 48KB
generate_dfs.py 11KB
spont_analysis.py 6KB
plasticity 0B
__pycache__
generate_dfs.cpython-37.pyc 4KB
__init__.cpython-38.pyc 181B
unit_preprocessing.cpython-38.pyc 10KB
__init__.cpython-37.pyc 173B
spont_analysis.cpython-37.pyc 4KB
spont_analysis.cpython-38.pyc 4KB
whisk_analysis.cpython-37.pyc 28KB
generate_dfs.cpython-38.pyc 4KB
whisk_analysis.cpython-38.pyc 31KB
unit_preprocessing.cpython-37.pyc 10KB
plasticity.cpython-38.pyc 9KB
__init__.py 100B
unit_preprocessing.py 13KB
README.md 3KB
plasticity.py 12KB
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