MATLAB与Python集成：Neuropixels高速晶须数据分析库

资源摘要信息:"MATLAB变量转代码-cb_recordings是一个开源存储库，旨在帮助研究人员加载、处理和分析使用Neuropixels探针和高速视频记录的神经活动数据。Neuropixels探针是一种先进的设备，能够同时记录大量神经元的活动。存储库中的工具特别针对那些记录了具有高速跟踪晶须数据的Neuropixels数据进行设计。开发者可以利用这些工具进行电生理记录分析，尤其是在研究小鼠胡须运动的神经编码方面。 详细来说，存储库中的函数包括： - loadNeuropix.py：用于在Python环境中打开由Neuropixels设备收集的峰值排序数据。 - loadWhisk.py：用于加载和处理通过特定方法（如视频处理）跟踪的胡须数据。 loadKSdir模块基于UCL的Kenneth Harris和Matteo Carandini实验室的Matlab实现，并且进行了Python化处理。该模块的主要功能是从原始的Neuropixels记录中提取和处理数据。 搅拌模块则关注于提取和分析记录到的胡须运动数据。这个模块的参数提取是基于Primer软件包中的脚本，并且进行了适应性的翻译以在Python环境中运行。 存储库中还包括示例脚本plotFR.py，该脚本展示了如何使用该存储库的工具来计算在平均晶须位置上的分箱尖峰计数。这些工具被设计用于处理经过高速视频同步的晶须跟踪数据，从而能够分析小鼠行为和大脑活动之间的关系。 用户在使用该存储库之前应该熟悉相关文档，这些文档包括但不限于： - Neuropixels技术文档 - Dalsa Genie HM高速视频相关资料 - Primer软件包文档 - 相关子类别的参考资料 由于该存储库的开发者可能会不定期更新内容，用户应持续关注最新信息。 耗时的手动尖峰分选，也就是对神经电活动中的尖峰进行筛选和分类的过程，是分析神经数据的重要步骤。存储库提供了一种自动化的方法来处理这一繁琐的过程。 此外，由于本存储库被标记为“系统开源”，意味着它被设计为开放源代码，任何用户都可以自由地访问、使用、修改和分发代码。这种开放性鼓励了学术界的合作和知识共享，使得科研人员可以在现有工作的基础上进一步开发和改进工具。 最后，存储库的名称为“cb_recordings-master”，表明了这是一个主版本或核心版本的存储库，其中可能包含了多个分支（branch），这些分支可能包含特定功能或针对特定问题的修复。用户在下载和使用该存储库时，应该注意选择正确的版本以满足自己的需求。"