Dies ist die Linux-App namens SpiKeDeteKt, deren neueste Version als SpikeDetekt0.1.2.tar.gz heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens SpiKeDeteKt mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SpikeDeteKt
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BESCHREIBUNG
Hierbei handelt es sich um ein automatisches Spike-Erkennungsprogramm, das die Sondengeometrie berücksichtigt und eine .mask-Datei zur Verwendung mit der neuen maskierten Version von KlustaKwik erstellt.
Wir empfehlen die Verwendung von Python 2.6 oder 2.7. Eine kostenlose akademische Version ist beispielsweise bei Entthought Python erhältlich.
Die Eingabedateien für SpiKeDeteKt sind:
.dat (Rohdatendatei)
.probe (Probe-Datei, unten beschrieben – vom Benutzer erstellt)
parameters.py (optional – andernfalls wird defaultparameters.py verwendet)
SpiKeDeteKt gibt die folgenden Dateien aus:
.fet.n (Feature-Datei)
.mask.n (wird für die Verwendung des neuen (maskierten) KlustaKwik benötigt)
.clu.n (eine triviale Hinweisdatei, in der alles in einem einzigen Cluster zusammengefasst ist)
.fmask.n (Testversion – Float-Masken statt Binärmasken, wir verwenden dies zum Testen von maskiertem KlustaKwik)
.spk.n (Spike-Datei)
.upsk.n (ungefilterte Spitzenwellenform)
.res.n (Liste der Spitzenzeiten)
.xml (eine XML-Datei mit allen Parametern, die anschließend von Neuroscope oder Klustern verwendet werden können)
.fil (hochpassgefilterte Daten)
.h5 (
Publikum
Wissenschaftsforschung
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/spikedetekt/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
