系统与计算神经科学作业2

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Systems and Computational Neuroscience

Tsinghua University

Homework #2

【基本要求】

用time stamp数据配合刺激参数文件,根据rate coding的原理找出两个神经元响应最强的刺激频率和强度。

time stamp数据给出了每次刺激对应的时刻,配合刺激参数文件unit1和unit2,可以得到各个神经元在每次刺激之后60ms之内的尖峰次数。利用excel表格进行数据处理,找出与每次尖峰次数相对应的刺激频率和强度,画出两个神经元的响应-刺激频率和响应-刺激强度曲线,就可以得到两个神经元响应最强的刺激频率和强度。所得结果如下所示:

神经元1:

作图如下所示:

1.1 神经元1的响应-刺激频率曲线

2

2.53

3.54

4.55

5.5

6

x 10

4

510152025303540Frequency (kHz)

S p i k e N u m b e r

作图如下所示:

图1.2 神经元1的响应-刺激强度曲线

FRA 作图如下:

051015

2025303540

510152025303540dB SPL

S p i k e N u m b e r

图1.3 神经元1的FRA

综上所述:响应最强的刺激频率为38.664kHz ,响应最强的刺激强度为35dB 。

神经元2:

Frequency(kHz)

d B S P L

5

10

15

20

1

234

567890

1

23456789

10

作图如下所示:

图1.4 神经元2的响应-刺激频率曲线

2 2.53

3.54

4.55

5.5

6

x 10

4

102030405060

708090Frequency (kHz)

S p i k e N u m b e r

作图如下所示:

图1.5 神经元2的响应-刺激强度曲线

FRA 作图如下:

5

10

15

2025

30

35

40

05101520253035

404550dB SPL

S p i k e N u m b e r

图1.6 神经元2的FRA

综上所述:响应最强的刺激频率为43.153kHz ,响应最强的刺激强度为40dB 。

Matlab 代码:

① 神经元1 count = 0;

result = zeros(189,1); for i = 1 : 189

a = sti_onset(i);

b = a + 60/1000;

for j = 1 : 503

if (unit1(j) < b) && (unit1(j) >= a)

count = count + 1; end end result(i) = count; count = 0;

Frequency(kHz)

d B S P L

5

10

15

20

1

2

3

4

5

6

7

8

90

2

4

6

8

10

12

14

16

18

end

f = [20000 21129 22322 23582 24914 26321 27807 29378 31036 32789 34641 36597 38663 40846 43153 45590 48164 50884 53757 56793 60000];

SpikeNum1 = [2 3 7 4 1 4 3 2 5 4 2 10 39 37 23 25 21 17 4 2 6];

plot(f,SpikeNum1); xlabel('Frequency (kHz)'); ylabel('Spike Number')

SPL = [0 5 10 15 20 25 30 35 40];

SpikeNum2 = [4 13 21 24 27 36 29 39 28];

plot(SPL,SpikeNum2); xlabel('dB SPL'); ylabel('Spike Number')

[f i_f jf] = unique(freqs);

[SPL iSPL jSPL] = unique(levels);

i = 1;

FRA = zeros(9,21);

for j = 1 : length(unit1)

if (unit1(j) < sti_onset(i) + 60/1000)

x = jf(i);

y = jSPL(i);

FRA(y,x) = FRA(y,x) + 1;

else

if i < 188

i = i + 1;

end

end

end

imagesc(FRA), colorbar; xlabel('Frequency(kHz)'); ylabel('dB SPL');

②神经元2

clear

count = 0;

result = zeros(189,1);

for i = 1 : 189

a = sti_onset(i);

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