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-2014-01-10-ai;Apteronotus leptorhynchus;13.5;-;P-unit;Nerve;bursty;729;2234;19.6874;113.523;1.21972;0.791907;1;-0.468845;0.0678479;0.626064;0.668607;0.00342936;6;0.1;gwn300Hz50s0.3.dat;300;50;7;141.896;1.47287;219.33;182.775;126.324;31.25;4202.35;19.5312;0.662519;1358;66.4062;1.02449;8.69736;194;66.4062;0.989581;4.14491;18;78.125;1.71123;3.58505
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@@ -126,7 +126,7 @@ def plot_corr(ax, data, xcol, ycol, zcol, zmin, zmax, xpdfmax, cmap, color,
     return cax
 
 
-def si_stats(title, data, column, si_thresh):
+def si_stats(title, data, sicol, si_thresh, nsegscol):
     print(title)
     cells = np.unique(data['cell'])
     ncells = len(cells)
@@ -134,11 +134,11 @@ def si_stats(title, data, column, si_thresh):
     print(f'    cells:              {ncells}')
     print(f'    recordings:         {nrecs}')
     print(f'    SI threshold:       {si_thresh:.1f}')
-    hcells = np.unique(data[data(column) > si_thresh, 'cell'])
+    hcells = np.unique(data[data(sicol) > si_thresh, 'cell'])
     print(f'    high SI cells:      n={len(hcells):3d}, {100*len(hcells)/ncells:4.1f}%')
-    print(f'    high SI recordings: n={np.sum(data(column) > si_thresh):3d}, '
-          f'{100*np.sum(data(column) > si_thresh)/nrecs:4.1f}%')
-    nsegs = data['nsegs']
+    print(f'    high SI recordings: n={np.sum(data(sicol) > si_thresh):3d}, '
+          f'{100*np.sum(data(sicol) > si_thresh)/nrecs:4.1f}%')
+    nsegs = data[nsegscol]
     print(f'    number of segments: {np.min(nsegs):4.0f} - {np.max(nsegs):4.0f}, median={np.median(nsegs):4.0f}, mean={np.mean(nsegs):4.0f}, std={np.std(nsegs):4.0f}')
     nrecs = []
     for cell in cells:
@@ -255,6 +255,8 @@ if __name__ == '__main__':
     ampul_data = TableData(data_path /
                            'Apteronotus_leptorhynchus-Ampullary-data.csv',
                            sep=';')
+    #si = ''
+    si = '_nmax'
     si_thresh = 1.8
 
     cvmodel = punit_model['cvbase']
@@ -274,7 +276,7 @@ if __name__ == '__main__':
     print(f'    response modulation data:  min={np.min(rmdata):3.0f}Hz max={np.max(rmdata):3.0f}Hz median={np.median(rmdata):3.0f}Hz')
     print()
     simodel = punit_model['dnli100']
-    sidata = punit_data['nli']
+    sidata = punit_data['si' + si]
     u, p = mannwhitneyu(simodel, sidata)
     print('SI does not differ between P-unit models and data:')
     print(f'    U={u:g}, p={p:.2g}')
@@ -288,28 +290,37 @@ if __name__ == '__main__':
     fig.subplots_adjust(leftm=6.5, rightm=13.5, topm=4.5, bottomm=4,
                         wspace=1.1, hspace=0.6)
     
-    si_stats('P-unit model:', punit_model, 'dnli100', si_thresh)
+    si_stats('P-unit model:', punit_model, 'dnli100', si_thresh, 'nsegs100')
     axs[0, 0].text(0, 1.35, 'P-unit models',
                    transform=axs[0, 0].transAxes, color=s.model_color1)
-    plot_cvbase_si_punit(axs[0, 0], punit_model, 'dnli100', si_thresh, s.model_color2)
-    plot_rmod_si_punit(axs[0, 1], punit_model, 'dnli100', si_thresh, s.model_color2)
-    plot_cvstim_si_punit(axs[0, 2], punit_model, 'dnli100', si_thresh, s.model_color2)
+    plot_cvbase_si_punit(axs[0, 0], punit_model, 'dnli100', si_thresh,
+                         s.model_color2)
+    plot_rmod_si_punit(axs[0, 1], punit_model, 'dnli100', si_thresh,
+                       s.model_color2)
+    plot_cvstim_si_punit(axs[0, 2], punit_model, 'dnli100', si_thresh,
+                         s.model_color2)
     print()
 
-    si_stats('P-unit data:', punit_data, 'nli', si_thresh)
+    si_stats('P-unit data:', punit_data, 'si' + si, si_thresh, 'nsegs' + si)
     axs[1, 0].text(0, 1.35, 'P-unit data',
                    transform=axs[1, 0].transAxes, color=s.punit_color1)
-    plot_cvbase_si_punit(axs[1, 0], punit_data, 'nli', si_thresh, s.punit_color2)
-    plot_rmod_si_punit(axs[1, 1], punit_data, 'nli', si_thresh, s.punit_color2)
-    plot_cvstim_si_punit(axs[1, 2], punit_data, 'nli', si_thresh, s.punit_color2)
+    plot_cvbase_si_punit(axs[1, 0], punit_data, 'si' + si, si_thresh,
+                         s.punit_color2)
+    plot_rmod_si_punit(axs[1, 1], punit_data, 'si' + si, si_thresh,
+                       s.punit_color2)
+    plot_cvstim_si_punit(axs[1, 2], punit_data, 'si' + si, si_thresh,
+                         s.punit_color2)
     print()
 
-    si_stats('Ampullary data:', ampul_data, 'nli', si_thresh)
+    si_stats('Ampullary data:', ampul_data, 'si' + si, si_thresh, 'nsegs' + si)
     axs[2, 0].text(0, 1.35, 'Ampullary data',
                    transform=axs[2, 0].transAxes, color=s.ampul_color1)
-    plot_cvbase_si_ampul(axs[2, 0], ampul_data, 'nli', si_thresh, s.ampul_color2)
-    plot_rmod_si_ampul(axs[2, 1], ampul_data, 'nli', si_thresh, s.ampul_color2)
-    plot_cvstim_si_ampul(axs[2, 2], ampul_data, 'nli', si_thresh, s.ampul_color2)
+    plot_cvbase_si_ampul(axs[2, 0], ampul_data, 'si' + si, si_thresh,
+                         s.ampul_color2)
+    plot_rmod_si_ampul(axs[2, 1], ampul_data, 'si' + si, si_thresh,
+                       s.ampul_color2)
+    plot_cvstim_si_ampul(axs[2, 2], ampul_data, 'si' + si, si_thresh,
+                         s.ampul_color2)
     print()
 
     fig.common_xticks(axs[:2, 0])
diff --git a/nonlinearbaseline.tex b/nonlinearbaseline.tex
index a26bb49..064c891 100644
--- a/nonlinearbaseline.tex
+++ b/nonlinearbaseline.tex
@@ -553,7 +553,51 @@ Overall, observing \nli{} values greater than at least 1.6, even for a number of
 
 \begin{figure*}[tp]
   \includegraphics[width=\columnwidth]{dataoverview}
-  \caption{\label{fig:dataoverview} Nonlinear responses in P-units and ampullary afferents. The second-order susceptibility is condensed into the susceptibility index, SI($r$) \eqnref{eq:nli_equation}, that quantifies the relative amplitude of the ridge where the two stimulus frequencies add up to the cell's baseline firing rate $r$ (see \subfigrefb{fig:punit}{G}). The SI($r$) is plotted against the cells' CV of its baseline interspike intervals (left column), the response modulation (the standard deviation of firing rate evoked by the band-limited white-noise stimulus) --- a measure of effective stimulus strength (center column), and the CV of the interspike intervals during stimulation with the white-noise stimulus (right column). Pearson's correlation coefficient $R$ and the number of data points $n$ are indicated; all correlations are significant at a level below $p=0.0002$. Kernel-density estimates of the distributions of the displayed quantities are plotted on top and right. Data points are color coded by CV$_{\text{base}}$ or response modulation as indicated by the color bars. The horizontal dashed line marks a threshold for SI($r$) values at 1.8 and the percentages to the right denote the fractions above and below this threshold. \figitem{A} The SI($r$) of all 39 model P-units (table~\ref{modelparams}) measured at contrasts of 1, 3, and 10\,\% of RAM stimuli with a cutoff frequency of 300\,Hz. The SI($r$) was estimated based on 100 FFT segments. The black square marks the cell from \subfigrefb{fig:noisesplit}{C}, the circles the four cells shown in \subfigref{fig:modelsusceptcontrasts}{A--D}, and the triangle the cell from \subfigref{fig:modelsusceptlown}{A--B}. \figitem{B} Electrophysiological data from 159 P-units. Each cell contributes on average with 2 (min. 1, max. 6) RAM stimulus presentations to the $n=329$ data points. The RAMs with cutoff frequency of 300\,Hz were presented at contrasts ranging from 2.5\,\% to 20\,\% (average 8\,\%). The number of available FFT segements ranged from 105 to 1520 (median 301). The two black triangles mark the responses of the example P-unit from \subfigrefb{fig:punit}{E,F}, the circles the other four examples from \subfigrefb{fig:punit}{H}, and the triangle the unit from \subfigrefb{fig:noisesplit}{A}. \figitem{C} Recordings from 30 ampullary afferents, each contributing on average 3 RAM stimulus presentations to $n=89$ data points. Stimuli had a cutoff frequency of 150\,Hz and their contrasts ranged from 2.5\,\% to 20\,\% (average 7\,\%). 105 to 3648 FFT segements were available per stimulus (median 722).  The two black triangles mark the responses of the example ampullary afferent from \subfigrefb{fig:ampullary}{E,F}, and the circles the other four examples from \subfigrefb{fig:ampullary}{H}.}
+  \caption{\label{fig:dataoverview} Nonlinear responses in P-units and
+    ampullary afferents. The second-order susceptibility is condensed
+    into the susceptibility index, SI($r$) \eqnref{eq:nli_equation},
+    that quantifies the relative amplitude of the ridge where the two
+    stimulus frequencies add up to the cell's baseline firing rate $r$
+    (see \subfigrefb{fig:punit}{G}). In both the models and the
+    experimental data, the SI($r$) was estimated based on 100 FFT
+    segments \notejb{dt and nfft}. The SI($r$) is plotted against the
+    cells' CV of its baseline interspike intervals (left column), the
+    response modulation (the standard deviation of firing rate evoked
+    by the band-limited white-noise stimulus) --- a measure of
+    effective stimulus strength (center column), and the CV of the
+    interspike intervals during stimulation with the white-noise
+    stimulus (right column). Pearson's correlation coefficient $R$ and
+    the number of data points $n$ are indicated; all correlations are
+    significant at a level below $p=0.0002$. Kernel-density estimates
+    of the distributions of the displayed quantities are plotted on
+    top and right. Data points are color coded by CV$_{\text{base}}$
+    or response modulation as indicated by the color bars. The
+    horizontal dashed line marks a threshold for SI($r$) values at 1.8
+    and the percentages to the right denote the fractions above and
+    below this threshold.  \figitem{A} The SI($r$) of all 39 model
+    P-units (table~\ref{modelparams}) measured at contrasts of 1, 3,
+    and 10\,\% of RAM stimuli with a cutoff frequency of 300\,Hz. The
+    black square marks the cell from \subfigrefb{fig:noisesplit}{C},
+    the circles the four cells shown in
+    \subfigref{fig:modelsusceptcontrasts}{A--D}, and the triangle the
+    cell from \subfigref{fig:modelsusceptlown}{A--B}.
+    \figitem{B}
+    Electrophysiological data from 159 P-units. Each cell contributes
+    on average with 2 (min. 1, max. 6) RAM stimulus presentations to
+    the $n=329$ data points. The RAMs with cutoff frequency of 300\,Hz
+    were presented at contrasts ranging from 2.5\,\% to 20\,\%
+    (average 8\,\%). The two black triangles mark the responses of the
+    example P-unit from \subfigrefb{fig:punit}{E,F}, the circles the
+    other four examples from \subfigrefb{fig:punit}{H}, and the
+    triangle the unit from \subfigrefb{fig:noisesplit}{A}.
+    \figitem{C} Recordings from 30 ampullary afferents, each
+    contributing on average 3 (min. 1, max. 7) RAM stimulus
+    presentations to $n=89$ data points. Stimuli had a cutoff
+    frequency of 150\,Hz and their contrasts ranged from 2.5\,\% to
+    20\,\% (average 7\,\%).  The two black triangles mark the
+    responses of the example ampullary afferent from
+    \subfigrefb{fig:ampullary}{E,F}, and the circles the other four
+    examples from \subfigrefb{fig:ampullary}{H}.}
 \end{figure*}
 
 \subsection{Low CVs and weak stimuli are associated with distinct nonlinearity in recorded electroreceptive neurons}
diff --git a/spectral.py b/spectral.py
index b138a11..5b451f8 100644
--- a/spectral.py
+++ b/spectral.py
@@ -203,7 +203,7 @@ def susceptibilities(stimulus, spikes, dt=0.0005, nfft=2**9, nmax=0):
     nfft: int
         Number of samples used for each Fourier transformation.
     nmax: int
-        Maximum number of FFT segments to be used. If 0, use all segement.
+        Maximum number of FFT segments to be used. If 0, use all segments.
 
     Returns
     -------
@@ -218,7 +218,7 @@ def susceptibilities(stimulus, spikes, dt=0.0005, nfft=2**9, nmax=0):
     prss: ndarray of complex
         Cross bispectrum between stimulus and response averaged over segments.
     n: int
-        Number of segments.
+        Number of FFT segments used.
     """
     freqs = np.fft.fftfreq(nfft, dt)
     freqs = np.fft.fftshift(freqs)
@@ -269,7 +269,12 @@ def susceptibilities(stimulus, spikes, dt=0.0005, nfft=2**9, nmax=0):
         if nmax > 0 and n >= nmax:
             break
     scale = dt/nfft/n
-    return freqs[f0:f1], p_ss[f0:f1], p_rr[f0:f1]*scale, p_rs[f0:f1]*scale, p_rss[f0:f1, f0:f1]*dt*scale, n
+    freqs = freqs[f0:f1]
+    p_ss = p_ss[f0:f1]
+    p_rr = p_rr[f0:f1]*scale
+    p_rs = p_rs[f0:f1]*scale
+    p_rss = p_rss[f0:f1, f0:f1]*dt*scale
+    return freqs, p_ss, p_rr, p_rs, p_rss, n
 
 
 def diag_projection(freqs, chi2, fmax):