单单元电极解码
suede的Python项目详细描述
suede
单单元电极解码器
该封装包括三个单单元电极相关模块。首先，是一个单单元电极合成数据发生器，您可以在其中设置神经元的首选方向、基本放电率、试验长度时间等。然后，该合成数据可以作为输入提供给以下两个模块，这两个模块都是解码器。第一解码器（第二模块）是贝叶斯解码器，第二解码器（第三模块）是最优线性估计器。贝叶斯译码器可以仅对从第一个模块生成的合成单单元电极数据运行，但是除了单单元电极尖峰数据外，最优线性估计器还需要光标位置数据，这是不提供的。因此，该封装最适合于现有单电极电极数据集的离线分析。
这些解码器是为中心外到达任务而设计的，并且在每个到达方向有一个唯一的目标时工作得最好。在以下图像中，每个红点表示到达目标：
4、8和16个目标达成任务
1）合成数据生成：/synthetic_data
提供示例脚本：synthetic_data_script.py
为一组具有自己指定的首选方向的神经元生成单单位电极尖峰数据。可以使用位于/visualization_tools中的以下工具集可视化结果：
一段时间内平均尖峰计数直方图+按方向的平均发射率：
4-目标达成任务
8-目标达成任务
16个目标达成任务
2）贝叶斯解码器：/bayesian
提供示例脚本：bayesian_decoder_script.py
在下面的图中，t-int=t integration或integration time，表示解码器每次尝试用于训练和测试的数据的时间窗口。
该模块使用贝叶斯分类器，根据给定训练数据中神经元的尖峰活动来预测目标方向。
精度曲线图：
4、8和16个目标达成任务
3）最优线性估计量：/ole
当前没有可用的示例脚本
该模块利用尖峰活动和光标位置来训练最优线性估计器。训练后的模型可以在指定的时间预测预期的光标位置移动。
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