锋电位分析软件MClust简介

最新推荐文章于 2024-03-20 19:35:28 发布
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MClust是一款专用于MATLAB的锋电位分类工具，支持四电极胞外记录信号分类，适用于Neuralynx、Axona等数据。它提供PCA、幅度等特征提取方式，内置BubbleClust、KlustaKwik自动聚类方法。软件文档详尽，操作流程包括设置特征、加载数据和选择聚类方法。批处理功能可用于自动聚类后的二次处理。

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MClust 是一个MATLAB上的锋电位分类工具包，用于四电极胞外记录信号的分类，也可以用于单电极的情况。程序可以直接读入 Neuralynx、 Axona等记录软件的数据，也可以自己编写 程序，读入特定的 数据。程序本身只有分类功能，因此读入的数据必须是提取的锋电位，不能是连续记录信号。可以设置PCA、幅度等多种特征提取方法。分类方法有三种，除手动外，还有BubbleClust和KlustaKwik 两种自动聚类方法。另外这个软件的文档也很详细。
 打开该软件后，首先设置好特征，以及通道数目，选择数据加载方法，然后选中“Creat/Load FDfiles”，在弹出文件框中选择数据文件。如果没有错误的话，就可以进行聚类了。如果要重新开始分析，或者设置不同的特征，需要先选择“Clearwor
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liuxqsmile
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MClust:MClust是基于Matlab的峰值分选工具箱，用于从多部位神经生理学记录中分离假定的细胞。 它是 pa-matlab开发
05-29
用于半自动尖峰排序的模块化开源代码集。 创建模块化链接以将数据加载到 MClust 并导出假定的细胞簇非常容易。 最初设计用于四极管，但适用于单线、立体极管和多位点硅探头。
R语言【mclust】——Mclust()：基于模型的聚类
whitedrogen的博客
02-23 1535
基于参数化有限高斯混合模型的模型聚类。采用基于层次模型的聚类初始化EM算法对模型进行估计。然后根据BIC选择最优模型。 Arguments 参数【data】：观察的数字向量、矩阵或数据框。不允许使用分类变量。对于一个矩阵或数据框架，行对应于观测值(n)，列对应于变量(d)。参数【G】：一个整数向量，指定要计算BIC的混合成分(簇)的数量。默认值是G=1:9。参数【modelNames】：表示在聚类的EM阶段拟合的模型的字符串向量。默认值为： 对于单变量数据(d=1): c("E"， "V
使用mclust进行聚类分析
xuzhougeng blog
11-09 1万+
mclust(Model-based clustering) 能够基于高斯有限混合模型进行聚类，分类以及密度估计(density estimation)。对于具有各种协方差结构的高斯混合模型，它提供了根据EM算法的参数预测函数。它也提供了根据模型进行模拟的函数。还提供了一类函数，整合了基于模型的层次聚类，混合估计的EM算法，用于聚类、密度估计和判别分析中综合性策略的贝叶斯信息判别标准。最后还有一...
锋电位分析工具SPKtool
liuxqsmile
08-06 2366
      SPKtool是一个在MATLAB平台上编写的神经元锋电位分析工具软件，具有锋电位检测、聚类以及放电序列统计分析等功能，可以满足神经信号分析的大部分要求。并且带有批处理功能，可以加快大量数据的分析速度。SPKtool集成了锋电位分析中常用的成熟算法，并且代码是开放的，方便使用者进行二次开发，根据需要扩展其功能。软件具有直观的图形化界面和详细的说明文档，使用方便。 其功能包括：
linux系统上安装R语言并安装mclust包
qq_43369406的博客
07-19 1298
请注意，如果你本来就是root账号，则所有的sudo都不用加。
基于MATLAB仿真的神经元锋电位序列的生成.pdf
07-10
本文所提到的MATLAB仿真是指利用MATLAB软件对神经元锋电位序列的生成进行模拟，旨在更为逼真地模拟和分析神经系统。 在研究神经元锋电位序列的生成过程中，提出了使用二分高斯模型（DG模型）进行仿真。DG模型是一种...
神经元锋电位信号滤波频率的选择 (2012年)
05-23
为了在记录和分析细胞外神经元单元动作电位(即锋电位)时能够正确选择滤波频率范围．分析了不同下限和上限截止频率时锋电位的波形失真、信噪比以及分类正确率的变化过程．锋电位信号是利用微电极阵列采集的大鼠海马区...
半自动交互式锋电位分类软件 SemiAuto Spike Sorting Software 协助pclamp / clampfit软件
weixin_42652422的博客
03-03 1562
一个半自动化的spike sorting软件 目录界面数据的读取与存储读取文件命名规则.abf文件.mat文件存储Image文件夹Data文件夹自动处理过程手动调整过程附加功能 界面 数据的读取与存储 读取 将数据路径粘贴在Data Path文本框中，点击Load按键，即可将路径下的原始数据（.abf文件）或往期处理结果（.mat文件）（批量）读取进来。 文件命名规则 .abf文件 目前.abf内记录的内容分为三种情况： gapfree记录 刺激记录 US ES 对于刺激记录，请以_分隔符，在原
行业-电子政务-用于奖赏调节的锋电位时序依赖可塑性的方法和系统.zip
11-22
"用于奖赏调节的锋电位时序依赖可塑性"是一种借鉴神经科学理论，应用于电子政务系统的创新方法，旨在通过智能学习和适应来提升系统的效能。本文将深入探讨这一技术的核心概念、工作原理以及其在电子政务中的应用。 ...
FCMClust(模糊c均值聚类算法MATLAB实现)
05-01
对研究模糊聚类有很大的帮助，代码很详细，希望能帮助大家！
SpiKeDeteKt:与新的KlustaKwik一起使用的自动峰值检测程序-开源
04-29
这是一个自动的峰值检测程序，该程序考虑了探针的几何形状，并生成一个.mask文件，该文件将与新的KlustaKwik屏蔽版本一起使用。 我们建议您使用Python 2.6或2.7，例如，可以从Entthought Python获得免费的学术版本。 SpiKeDeteKt的输入文件为：.dat（原始数据文件）.probe（探针文件，如下所述-用户构建）parameters.py（可选-否则使用defaultparameters.py）SpiKeDeteKt输出以下文件：.fet.n（功能文件）.mask.n（需要使用新的（屏蔽的）KlustaKwik）.clu.n（将所有内容放入单个群集的琐碎线索文件）.fmask.n（尝试用浮动浮点蒙版代替二进制蒙版）正在使用它来测试被屏蔽的KlustaKwik）.spk.n（峰值文件）.upsk.n（未过滤峰值波形）.res.n（峰值时间列表）.xml（具有随后可以使用的所有参数的xml文件）通过神经镜或kluster）.fil（高通滤波后的数据）.h5（
mclust学习总结
qq_45759229的博客
08-14 843
结果如下。
机器学习之无监督学习简介及算法库推荐
raw_inputhello的博客
03-20 2722
无监督学习是机器学习的一种类型，它不依赖于预先标记的训练数据。相反，它直接对输入数据进行模式识别和结构分析。无监督学习的主要目标是发现隐藏在数据中的有意义的结构和模式。常见的无监督学习方法包括聚类、降维等。市场细分是无监督学习的一个重要应用领域。通过分析大量的用户行为数据，无监督学习可以帮助企业将市场划分为不同的细分市场，从而更好地满足不同用户群体的需求。常用的无监督学习算法有聚类算法（如K-means、DBSCAN等）和降维算法（如PCA、t-SNE等）。
【R包安装】某个编辑包不存在，不存在叫‘xxx‘这个名字的程辑包
关关难过关关过
04-19 3万+
我在运行是python调用R包出现以下问题：不存在叫'mclust'这个名字的程辑包。我将依赖包全部安装了。install.packages("caret", dependencies = c("Depends", "Suggests"))
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Joyliness
03-10 1万+
EM算法与高斯混合模型（GMM） EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结提出，用于含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由2步组成： E-step：求期望（expectation） M-step：最大化（maximization） 所以该算法称为期望极大算法（expectation maxim...
笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事项、使用技巧）
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医学影像处理相关软件及python包
菜鸟川的专栏
06-07 1万+
一、软件1. Freesurfer        FreeSurfer是一个软件包，用于分析和可视化来自横断面或纵向研究的结构和功能神经影像数据。FreeSurfer为结构MRI数据提供完整的处理流，包括：颅骨剥离，B1偏置场校正和灰白质分割；重建皮质表面模型（灰白色边界表面和软脑膜表面）；标记皮质表面上的区域以及皮层下的大脑结构；用立体定位图非线性配准个体的皮质表面；统计分析组形态测量差异。wi...
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liuxqsmile
04-13 1万+
要对一组样本进行正态性检验，在MATLAB中，一种方法是用normplot画出样本，如果都分布在一条直线上，则表明样本来自正态分布，否则是非正态分布。 MATLAB中也提供了几种更正式的检验方法：  kstest Kolmogorov-Smirnov 正态性检验，将样本与标准正态分布（均值为0，方差为1）进行对比，不符合正态分布返回1，否则返回0；该函数也可以用于其它分布类型的检验；
机器学习资料与攻略超强整理吐血推荐（二）
白马负金羁
02-22 1万+
本文将介绍关于机器学习的理论与工具方面的各种王牌资料。既有教你如何利用工具（R, Python, Matlab, WEKA）进行机器学习实践的资料，也有教你如何攻关克难，打通理论脉络的经典图书，同时还推荐了各种免费的在线课程资源和博客资源，绝对良心推荐，绝对不可错过
matlab 锋电位工具箱
最新发布
04-01
### 关于 MATLAB 中锋电位分析工具箱 MATLAB 提供了一个名为 SPKtool 的锋电位分析工具，该工具是在 MATLAB 平台上编写的一个综合性神经元锋电位分析软件[^1]。SPKtool 主要具备以下功能： - **锋电位检测**：能够识别并提取记录中的锋电位事件。 - **聚类分析**：通过分类技术区分不同的神经元活动模式。 - **放电序列统计分析**：支持对神经元放电时间序列的深入量化研究。 - **批处理能力**：适用于大规模数据集的快速高效分析。 此外，SPKtool 还提供了直观的图形化用户界面 (GUI)，便于操作，并附带详细的说明文档帮助用户理解如何使用各项功能。由于其代码开源特性，开发者可以根据实际需求对其进行修改和扩展，进一步增强其实用价值。 #### 下载与安装指南 虽然官方并未明确提及具体下载地址，但一般情况下可以从作者所在机构网站或者相关学术资源平台获取最新版本的 SPKtool 软件包。下载完成后需将其解压至本地目录并将路径添加到 MATLAB 的搜索路径中以便调用其中的功能函数。以下是基本步骤描述： ```matlab % 添加自定义工具箱路径到当前会话环境变量下 addpath('C:\Path\To\Your\SPKTool'); savepath; % 将更改永久保存下来 ``` #### 使用教程概览 为了更好地利用 SPKtool 完成科研任务，建议遵循如下流程开展工作： 1. 数据导入阶段可以通过 GUI 或者脚本方式加载原始采集得到的时间序列信号； 2. 应用内置算法完成初步筛选去除噪声干扰部分； 3. 基于设定阈值或其他标准实施精确尖峰定位过程； 4. 利用多维特征向量构建模型实现单个细胞动作电位波形分离目的； 5. 对最终获得的结果展开全面评估验证准确性水平。 值得注意的是，在整个过程中可能涉及到多次迭代调整参数直至达到满意效果为止。同时考虑到不同实验室之间可能存在差异化的硬件设备规格等因素影响，因此务必仔细阅读随附手册了解各选项含义及其推荐范围设置方法等内容。 #### 扩展性优势体现 正如 matlab 自身所强调那样，它不仅拥有众多预先封装好的核心库而且鼓励社区成员贡献各自领域内的专业知识形成特定用途插件集合体即所谓“工具箱”。这种机制极大地方便了研究人员针对特殊应用场景定制解决方案的需求[^2]^。例如当现有 spktools 功能无法完全匹配项目目标时，则可参照既定框架设计新的组件加入体系当中去[^3]。
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