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我正在尝试建立一个动作电位模拟（电压相对于时间的图表，其中电压值是通过数值求解几个微分方程获得的）。我已经在 javaScript 中使用了这个在线模拟的代码，并试图将它翻译成 python。但是，由于 python 和 java 处理浮点数的方式不同，我得到一个溢出错误：数学范围错误。有谁知道在这种特定情况下我可以如何规避这种情况？我发布了我写的所有内容和我的错误输出：

错误：

我经历了许多主题和建议，但我仍然无法在条形图上充分覆盖平滑线。

这是我的情节：条形图。它表示神经元随时间的放电率。在这种情况下， 0是一个感兴趣的事件，我在6000ms之前（因此为负数）和5500ms之后绘制数据。

我需要的是用内核平滑来平滑这些数据（条形图），并将其表示为一条覆盖有条形图的线。

关于如何正确执行此操作的任何输入？

先感谢您。干杯!

我的意思是用多电极记录的多个神经元的数据。我需要这些数据作为我实验的输入。

我正在尝试寻找一种随时间推移尖峰列车相似性的全局度量。信号如图所示（在这个例子中，我有 17 个神经元）。

我可以使用窗口互相关吗？如果是，我应该如何处理输出矩阵？顺便说一句，我使用 MATLAB。

我有来自眼球追踪的数据（.edf 文件 - 来自 SR-research 的 Eyelink）。我想对其进行分析并获得各种测量值，例如注视、扫视、持续时间等。是否有现有的软件包来分析眼动追踪数据？谢谢！

我的问题是关于尖峰神经网络。典型尖峰神经元的输入通常是一些浮点值，表示其流入电流，通常以 mA 或类似单位表示，如下面的简单示例：

这很好，如果它的目的是确定输入图像与某个类的关系，或者打开或关闭电机或灯。但这里出现了主要问题：模型不描述神经元互连。我们不能将一个神经元连接到下一个神经元，因为它通常发生在大脑内部。

如何将前一个神经元的值转换bool isSpiked为下一个神经元的float I输入值？

I am making a convolutional network model with which I want to classify EEG data. The data is an experiment where participants are evoked with images of 3 different classes with 2 subclasses each. To give a brief explanation about the dataset size, a subclass has ±300 epochs of a given participant (this applies for all the subclasses).

1. Object
2. Color
3. Number

Now my question is: I have 5 participants in my training dataset, I took 15% of each participants' data and put it in the testing dataset. Can I consider the 15% as unseen data even though the same participant was used to train the model on?

Any input is welcome!

我有一个 T1 图像 (NIFTI)，已经对齐，尺寸为 121 x 145 x 121。
图像由 nibabel 加载。体素大小为 1.5 x 1.5 x 1.5 毫米。
我想将其下采样为分辨率为 2.0 x 2.0 x 2.0 mm 的图像并保持图像对齐。

我对MRI图像处理知之甚少。我找不到清晰的教程。

我怎么做 ？如果您知道任何其他 Python 库可以做到这一点，它也可以工作。

在文献、论文和一本书（例如，[1] 和 [2]）中，我发现了 Izhikevich 神经元模型的不同方程。

在 [1] 中，我发现了这个：

在 [2] 中，我发现了这个：

我试图从第二组方程转到第一组方程，忽略 C。我发现了这个：

然而，这给了我完全的垃圾。因此，我的问题如下：

为什么有两组不同的方程，如果我想模拟 Izhikevich 神经元，我应该采用哪一组？

额外问题 #1：我如何从第 2 组转到第 1 组？

额外问题 #2：我是否正确地说“我”在 [pA] 中？

参考：

[1] 脉冲神经元的简单模型 - EM Izhikevich (2003)

[2] 神经科学中的动力系统 - EM Izhikevich (2007)

我有 img/hdr 文件的列表。假设列表长度为 50，img 大小为 60*60*60。我想将其转换为大小为 (60*60*60*50) 的 Nifti1image。

通过上面的程序，我得到了我想转换为 Nifti1image 的列表。然后我尝试

但我没有工作。有人可以告诉我如何在 python 中执行此操作吗？