文件名称：matlab如何敲代码-spikes:从钙信号中提取峰（Deneux等，2016）
文件大小：865KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 02:05:17
系统开源
matlab如何敲代码ML钉 MLspike是一种可从嘈杂的钙记录中重建神经元尖峰活动的算法。 其说明和基准可以在中找到。 要求 MLspike需要工具箱。 将MLspike和Brick文件夹添加到Matlab路径，但不添加其子文件夹。 入门 MLspike将钙信号作为输入，并返回峰值序列估计值。 它可以选择返回峰值概率，而不是唯一的后验峰值序列或从后验分布中得出的随机峰值序列。 MLspike需要设置一些参数，特别是那些描述尖峰和钙荧光动力学之间的生理联系的参数。 其中一些参数可以通过第二种自动校准算法从数据本身进行估算。 但是，这种自动校准算法要求数据是高质量的，通常在肉眼可以清楚识别出单尖峰瞬变的地方。 当处理低质量或中等质量的记录时，用户应首选手动设置参数或从文献资料中获取值（请参阅MLspike论文）。 设置MLspike参数需要了解每个参数如何影响估计。 因此，学习如何使用该算法的最佳入口点是图形界面spk_demoGUI ，该界面使用户可以在模拟数据或其自身数据上尝试该算法，并轻松检查更改参数值的效果。 然后建议遵循脚本spk_demo来学习如何调用算法和其他关联函数。
【文件预览】：
spikes-master
----spk_demo.m(5KB)
----spk_est.m(2KB)
----info.xml(2KB)
----tps_mlspikes.m(68KB)
----f1score.m(573B)
----help()
--------helptoc.xml(315B)
--------spk_factorbox_11.png(63KB)
--------index.html(12KB)
--------spk_factorbox_08.png(41KB)
--------spk_demo_05.png(23KB)
--------spk_factorbox_13.png(32KB)
--------spk_demo_04.png(69KB)
--------spk_factorbox.html(59KB)
--------spk_demo_01.png(5KB)
--------spk_factorbox_12.png(57KB)
--------spk_factorbox_02.png(30KB)
--------spk_factorbox_15.png(27KB)
--------spk_factorbox_17.png(24KB)
--------spk_factorbox_07.png(33KB)
--------thumbnail300x200.png(25KB)
--------spk_factorbox_03.png(20KB)
--------spk_factorbox_18.png(38KB)
--------spk_demo_02.png(13KB)
--------spk_factorbox_09.png(18KB)
--------spk_factorbox_04.png(25KB)
--------spk_factorbox_16.png(24KB)
--------spk_demo_03.png(23KB)
--------spk_factorbox_01.png(16KB)
--------spk_demo.png(5KB)
--------spk_factorbox_14.png(50KB)
--------spk_demo.html(18KB)
--------spk_factorbox.png(2KB)
--------spk_factorbox_10.png(19KB)
--------spk_factorbox_06.png(21KB)
--------spk_factorbox_05.png(69KB)
--------helpsource()
----spk_autocalibration.m(25KB)
----spk_calcium.m(8KB)
----spk_demoGUI.m(16KB)
----simul_noiseequalizer.m(6KB)
----README.md(4KB)
----spk_gentrain.m(6KB)
----spk_display.m(22KB)
----spk_factorbox.m(41KB)
----spk_distance.m(8KB)
----spk_autosigma.m(4KB)
----spk_calibration.m(9KB)
----.gitignore(54B)
----SpikeFinder()
--------spf_folders.m(2KB)
--------spf_score.m(375B)
--------spf_train.m(7KB)
--------spf_getrange.m(3KB)
--------spf_summary.m(3KB)
--------spf_getdata.m(5KB)
--------spf_scoreMLspike.m(5KB)
--------spf_display.m(5KB)
--------spf_displayEvalPoints.m(4KB)
--------spf_monitor.m(2KB)
--------spf_main_script.m(7KB)
--------spf_estimate.m(2KB)
--------spf_publish.m(3KB)
--------spf_displayonecell.m(3KB)
--------spf_evaluate.m(2KB)
--------spf_parameters.m(3KB)