如何恢复误删的MATLAB代码并使用FAST-ChainViewer校正尖峰分选结果

资源摘要信息: "在本资源中，提供了关于如何处理在使用MATLAB进行尖峰分选分析时不小心删除了FAST-ChainViewer代码后的恢复与使用方法。FAST-ChainViewer是一个图形实用工具，用于可视化并手动校正尖峰排序算法的无监督输出结果。用户可以通过该工具以交互方式将属于同*单元的尖峰进行合并或“链”组合，以及拆分那些被错误合并的尖峰链。FAST-ChainViewer支持的操作系统至少需要安装MATLAB 2015b版本，并需要将包含代码的文件夹复制到计算机上，并添加到MATLAB的路径中。 为了有效使用FAST-ChainViewer，建议用户具备足够的计算资源，包括至少32GB的RAM内存和SSD硬盘以加快数据处理速度。对于数据集特别大的应用，用户可能还需要高性能的台式机图形卡。此外，如果需要拆分由FAST自动步骤错误合并的群集，可以下载峰值分类软件，并使用提供的ChainSplitter_LE.m加载引擎，该引擎应放置在MClust加载引擎文件夹中，以便加载Chain Viewer GUI生成的特定文件格式。 在操作过程中，用户还应注意MClust可能需要以64位精度保存最终群集的时间戳，这可能需要用户修改WriteTFiles.m文件。这整个过程不仅需要具备一定的MATLAB操作能力，还需对数据分析和数据处理有一定的理解。通过此资源，用户可以学会如何手动检查和校正尖峰分选结果，提高尖峰分选数据的准确性和可靠性。" 知识点详细说明: 1. FAST-ChainViewer的用途和功能: - 一个用于可视化和校正尖峰分选结果的图形用户界面工具。 - 支持通过自动和手动方法合并或拆分尖峰链。 2. 必备环境和软件要求: - 需要在计算机上安装MATLAB 2015b或更高版本。 - 需要将FAST-ChainViewer代码文件夹复制到计算机，并添加到MATLAB的路径中。 3. 计算资源需求: - 数据集较大时，需要至少32GB RAM。 - 推荐使用SSD硬盘以加快数据读写速度。 - 高性能图形卡可提高处理速度。 4. FAST错误合并群集的拆分: - 提供了峰值分类软件的下载链接（AD Redish等）。 - 包含ChainSplitter_LE.m加载引擎用于加载Chain Viewer生成的文件。 5. MClust软件与64位时间戳保存: - 需要确保MClust以64位精度保存最终群集的时间戳。 - 可能需要修改WriteTFiles.m文件以实现64位保存。 6. 代码文件结构: - FAST-ChainViewer-master是该代码包的文件夹名称，表明这是一套完整的代码包。 此资源信息对于数据分析和神经科学研究者尤为重要，特别是那些从事电生理学数据处理的用户，他们需要对尖峰分选进行精确的校正和分析。掌握FAST-ChainViewer工具的使用，不仅可以提升数据处理的效率，还能帮助研究人员更准确地分析电生理数据，从而得出更科学的研究成果。