文件名称：matlab信任模型代码-lnpy:用于估计线性-非线性模型参数的Python代码
文件大小：9.16MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 07:26:37
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matlab信任模型代码印皮 lnpy是一个Python模块，用于拟合神经元刺激响应函数（SRFs）的参数；有关综述，请参见[1]。 最初使用线性-非线性（LN）模型来估计感觉神经元的感受野参数时，有许多方法可以拟合其他模型，例如线性和多线性模型。 该模块建立在几个出色的Python模块之上，例如SciPy，NumPy，matplotlib，scikits-learn，statsmodels和neo。 关键部分用C（++）编写，并使用Cython进行包装。 主要侧重于听觉数据，并且有几个子模块可促进读取和转换数据。 然而，估计器也可以同样应用于来自不同模态的数据，例如视觉或体感系统。 包含的估算器 岭回归（Machens等人（2004）） 自动平滑度确定（ASD，Sahani和Linden（2003）） 自动确定位置（ALD，Park和Pillow（2011）） 峰值触发平均值（STA，deBoer和Kuyper（1968）） 归一化反向相关（NRC，Theunissen等（2000）） 广义线性模型（GLM，Paninski（2004），Truccolo等人（2005）） 最大信息量