Liuxqsmile

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。

...

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：...

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...

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...

Nonlinear energy:非线性能量

对神经信号进行锋电位提取时，一种方法是直接对采集信号设置阈值，提取波形；另一种方法是对信号的能量分布曲线设置阈值。
常用的能量计算有两种，线性能量（Linear energy）和非线性能量(Nonlinear energy)。
线性能量相当于直接对数据点求平方，相当于即时功率。
而非线性能量是指，幅度平方与频率平方的乘积，即(Amplitude^2) * (Frequency^2)，由于频率的引入，这种...

高斯混合模型的期望最大化算法

本文大部分内容翻译自Answers.com的Expectation-maximization algorithm 词条。
对 于一个不完整的样本集，假设y为观测（已知）数据，z为丢失数据，z和y构成了完整的数据。z可以为丢失的观测量，也可以是隐含的变量，如果这些变量已知 的话将会简化问题的求解。例如，在混合模型中，如果产生样本点的各个成分的分布为已知，则可以大大简化似然函数的计算。

假设...

正态分布和椭圆、椭球

二元正态分布（高斯分布）的等概率曲线是一个椭圆，而三元正态分布的等概率曲面是一个椭球。本文的目的是在已知概率分布参数（均值向量μ和协方差阵Σ）的情况下，在MATLAB中绘出等概率椭圆或椭球。
多元正态分布（multivariate normal distribution ）的概率密度：

很显然，其等概率密度曲面方程为
协方差矩阵作特征值分解：[V,D] = eig(Σ);使得，即因为,...

用 连续小波变换方法进行模态参数识别时,减小小波函数的带宽可以提高小波变换的频率分辨能力,但同时也会增大边沿效应,影响密集模态参数识别的精度.本文提 出了极值位置方法,在模态耦合严重的小波脊附近,找到模态解耦最好的尺度,在此尺度上进行频率和阻尼的识别,可以获得较好的识别精度.使用Morlet小 波函数,对GARTEUR飞机模型中的三阶密集模态进行识别,验证了该方法的有效性。

ModeVi
a是一个简单的模态分析工具，用来查看结构的振型动画。还可以对节点重新排序和生成测量自由度表。 <
> 本工具使用MATLAB的GUI平台开发，提供源代码，用户可以自由使用并可以根据自己的需要修改代码。 <
> 详细说明说明及下载：http://groups.google.com/group/liuxq-works/<
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