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Applications of the spike density function in analysis of neuronal firing patterns.

机译：峰密度函数在神经元放电模式分析中的应用。

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Firing rate histogram is a widely used mathematical method for representing the activity of single neurons and small neural networks. Nevertheless, observation of fine temporal modulation or correlations of spike trains might be troublesome if the mean firing rate is low or rapid local changes occur. The spike density function (SDF) obtained by convolving the spike train with smooth and continuous kernel function proves to be a more appropriate approach in characterization of the firing pattern. The resulting time-function is a continuous and derivable one, thus it can be used as a dynamical variable of the neuronal activity. In the present paper applications of SDF in analysis of the firing patterns of Lymnaea neurons are described and its performance is compared to other quantitative methods.
机译：发射率直方图是一种广泛使用的数学方法，用于表示单个神经元和小型神经网络的活动。但是，如果平均点火速率低或发生局部快速变化，则观察精细的时间调制或峰值序列的相关性可能会很麻烦。通过将尖峰序列与平滑连续的核函数卷积而获得的尖峰密度函数（SDF）被证明是表征点火模式的一种更合适的方法。产生的时间函数是连续的和可导的，因此可以用作神经元活动的动态变量。在本论文中，描述了SDF在淋巴神经元放电模式分析中的应用，并将其性能与其他定量方法进行了比较。

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