文件名称：matlab白化代码-SpikeSorting:稀疏编码和压缩感测用于重叠神经尖峰排序
文件大小：6KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 01:16:33
系统开源
matlab白化代码稀疏编码和压缩感测 这是“”的官方实现。 该软件包包含用于对一个或多个细胞外电极记录的神经元尖峰进行分类/估计的matlab代码。 与常用的聚类方法不同，该方法可以通过使用稀疏表示算法（称为稀疏编码和压缩感测）来恢复时间重叠的尖峰。 可以从中下载求解式（9）稀疏信号的源代码，从中获得CBP算法代码。 方法概述：（0）加载原始数据，将其存储在包含电极电压的阵列中（每行是一个单独的电极）。 采样率应至少为5kHz。 预处理：（1）过滤。 目的是消除低频和高频噪声（增加数据的信噪比），并允许通过阈值隔离噪声区域（用于白化，步骤2）。 （2）随时间的协方差和电极是在数据的低振幅部分上计算的。 然后，通过跨电极进行线性变换并随时间进行滤波，从而（分别）使整个数据阵列变白。 （3）选择电池数量，并初始化尖峰模板。 初始模板是从主成分空间中k均值聚类的质心获得的。 注意：这不用于识别/估计尖峰-仅用于确定单元数并获得其波形的初始估计。 （4）通过峰值检测方法，将滤波和增白的电压迹线分割成一些包含峰值的芯片。 细分的峰值正是我们需要排序的。 稀疏编码和压缩感知：（5）分别使用稀疏编
【文件预览】：
SpikeSorting-master
----Toeplitz_matrix.m(2KB)
----optimization_spike_sorting.m(5KB)
----find_matrix_locate.m(488B)
----README.md(3KB)
----Preprocessing_MAP.m(695B)
----TenToN.m(159B)
----get_spike_times.m(2KB)
----MAP_spike_sorting.m(3KB)