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  • 作为我这几天的重要收获,我希望能够将这个工具长期维护、发展下去,即使今后不在从事相关的工作。

    因此,我将SPKtool放在了Sourceforge上,地址在这里: http://spktool.sourceforge.net/。

    如果您也从事相关的工作,有这方面的实用程序,欢迎拿出来共享,共同创造一个完善的电生理信号分析工具。

    本博客和Google Group上放的版本仍然保留,但不会再更新,建议到新地址下载。

    ...

  • 前几天,在Sourceforge 上建了一个项目。平时网络的“花边”新闻倒是看了不少,一操作起来可就立马撞墙了。SF的帮助在它的Wiki 上,help里面反倒没什么有用的信息。简单总结一下,供外行们参考。

    Sourceforge支持OpenID登录,但必须要申请一个SF的ID才可以建立项目。
    项目的名称是以后可以改的。但unix name不能改,必须是唯一的。
    项目必须经过站方的审批。所以关于项目的描述应该是英文的(这是我...
  • 今天将SPKtool的第一个版本上传到我的讨论组,地址在这里:http://groups.google.com/group/liuxq-works/web。

    在这个页面上还可以看到SPKtool的简介和在线使用手册。

    这个版本的基本功能已经具备,个人感觉比较完整。其中很可能存在一定的问题,需要一定的时间去完善。由于时间的关系,软件中的部分功能还没有来得及在手册中详细说明,一些设想好的功能也没有实现。先发出去,看看反应再说吧。

    这里...
  •       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:

    锋电位检测:...
  • 最近有些“忙”, blog也没有什么内容好更新。弄点简单的东西,凑个篇幅。
    MATLAB中的数据,用plot画出来一般是一条连续的曲线,怎么用将它画成离散的形式呢?
    例如下面的连续正弦曲线,怎么画成后面的离散形式呢?

    这个方法很简单,这个上图中的连续曲线:
    x = 1:100;
    y = sin(x/20);
    figure, plot(x,y);
    不连续曲线:...

  • 最近读夏曾佑的《中国古代史》,制作了一幅从西晋到隋即十六国和南北朝时期的更迭示意图。可能会有一些错误。

    参考资料:
    http://tieba.baidu.com/f?kz=45314607 ;
    http://www5c.biglobe.ne.jp/~paruwees/Histoly_Goko.html
    这里有一幅十六国的地理位置示意图:
    http://ntpicc.51.net/cgx/image...

  • Inkscape 0.46的界面中共有3500项字符串,翻译的工作量很大。Chris Jia 在2006、2007年做了很多工作。由于Inkscape仍然在不断修改完善,到2008年初,我开始参与这项工作时,只有60%左右的完成度。经过一 段时间的努力,在0.46版发布之前,我将这个比例提高到了89%。
    我并不从事图形图像方面的工作,专业知识不足,因此汉化后的界面中肯定存在各种问题。大家在使用Inkscape过程中,如果对一些名词或描述的译法不满意,欢迎来信指明。...
  • 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...
  • 2008-04-20

    寻谷聚类算法 - [工作]

    valley seeking clustering method 
    所谓的valley seeking聚类方法,就是在特征空间中寻找特征分布密度较小的位置,作为聚类的边界。如下图中的2维特征空间,形成5个分布密度较高的峰,如果能确定峰-峰间的谷的位置,也就等于确定了各个类别的边界,从而完成聚类。算法的目标是非常直观的。 这种聚类方法的流程可以简单描述如下:
    1. 确定初始半径,可以取为样本标准差的某个倍数;
    2. 在该半径范围...