MATLAB精度验证代码-SpikeSort: [已不推荐] 更强大的替代版本现已推出，支持多通道及机器学习技术，请点击查看详情...

简介：
本项目提供MATLAB代码用于神经信号处理中的Spike Sorting精度验证。现虽不再推荐使用，但介绍了一个更先进的替代方案，该新工具兼容多通道数据并整合了机器学习算法以增强性能和准确性。详情请查阅相关文档。 尖峰排序（spikesort）是一个用MATLAB编写的框架，用于帮助用户对单通道细胞外录音中的尖峰进行分类。此框架高度模块化，并且几乎所有内容都是作为插件编写。spikesort本身是作为一个类来定义的，而插件则是该类中方法的形式。 通过精确使用t-SNE算法，spikesort在测试数据上的准确性可达99.5%。具体报告可提供进一步的信息。 无论您的数据格式如何，spikesort都能与之交互，并且不关心您使用的具体数据类型。自带的尖峰排序算法将问题分为两个步骤：维数减少和聚类。每个步骤中的任何算法都被编写为插件形式，这意味着您可以添加自己的算法而无需修改核心代码。 例如，spikesort可以使用t-SNE来快速嵌入尖峰形状到二维空间中以进行可视化或进一步处理。 spikesort是用MATLAB编写的，并且包括大量的Python包装器代码。理论上可以在任何安装了现代版本的MATLAB的操作系统上运行；然而，仅在macOS Sierra上使用MATLAB R2015a进行了测试。