diff --git a/programming/lectures/Makefile b/programming/lectures/Makefile
index dec2459..355432d 100644
--- a/programming/lectures/Makefile
+++ b/programming/lectures/Makefile
@@ -1,5 +1,5 @@
 TEXFILES=$(wildcard *.tex)
-TEXFILES=boolean_logical_indexing.tex control_structures.tex data_structures.tex plotting_spike_trains.tex programming_basics.tex scripts_functions.tex sta_stc.tex variables_datatypes.tex vectors_matrices.tex
+TEXFILES=boolean_logical_indexing.tex control_structures.tex data_structures.tex plotting.tex programming_basics.tex scripts_functions.tex sta_stc.tex variables_datatypes.tex vectors_matrices.tex
 
 PDFFILES=$(TEXFILES:.tex=.pdf)
 
diff --git a/programming/lectures/images/spike_detection.pdf b/programming/lectures/images/spike_detection.pdf
new file mode 100644
index 0000000..8b682b0
Binary files /dev/null and b/programming/lectures/images/spike_detection.pdf differ
diff --git a/programming/lectures/plotting_spike_trains.tex b/programming/lectures/plotting.tex
similarity index 54%
rename from programming/lectures/plotting_spike_trains.tex
rename to programming/lectures/plotting.tex
index 0926fbd..b2426bd 100644
--- a/programming/lectures/plotting_spike_trains.tex
+++ b/programming/lectures/plotting.tex
@@ -101,10 +101,9 @@
 
 \begin{frame}
   \frametitle{Grundlagen der Programmierung}
-  \frametitle{Tagesmen\"u}
+  \frametitle{Inhalt}
   \begin{enumerate}
   \item Graphische Darstellung von Daten
-  \item Spiketrain Analyse
   \end{enumerate}
 \end{frame}
 
@@ -356,288 +355,4 @@ saveas(fig, 'spike_detection.pdf', 'pdf')
  \end{enumerate}
 \end{frame}
 
-
-\begin{frame}[plain]
-\huge{2. Spiketrain Analyse}
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Rasterplot}
-  \begin{figure}
-    \centering
-    \includegraphics[width=0.375\columnwidth]{images/rasterplot}
-  \end{figure}
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Rasterplot}
-  \"Ubung:
-  \begin{enumerate}
-  \item Ladet die Datei: \code{lifoustim.mat} aus dem
-    Ilias Ordner.
-  \item Der Datensatz enth\"alt die Zeiten von Aktionspotentialen.
-  \item Erzeugt einen sch\"onen Rasterplot der Zellantworten, speichert ihn.
-  \item Welche Information liefert er, welche Information ist schwer
-    abzulesen?
-  \end{enumerate}
-\end{frame}
-
-\begin{frame}
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH} 
-  
-  Darstellung der Feurreate eines Neuron als Funktion der Zeit. Es
-  gibt verschiedene Methoden dieses \textbf{P}eri \textbf{S}timulus
-  \textbf{T}ime \textbf{H}istogram zu erstellen.
-  \begin{enumerate}
-  \item Auf Basis der \textit{instantanen} Feuerrate.
-  \item Auf Basis des Zeithistogramms.
-  \item Durch Faltung der Zellantwort mit einem Gauss Kern.
-  \end{enumerate}
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Instantane Feuerrate ---}
-  \Large{Berechnung des PSTHs durch die Instantane Feurerrate:}
-  \normalsize
-  \begin{enumerate}
-  \item Die Feuerrate kann aus dem Abstand zwischen zwei
-    aufeinanderfolgenden Aktionspotentialen
-    (\textbf{Interspikeinterval}) berechnet werden. \pause
-  \item Die \textbf{Instantane Feuerrate} wird aus dem Kehrwert des
-    Interspikeintervals berechnet.
-  \end{enumerate}
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Instantane Feuerrate ---}
-  \begin{figure}
-    \centering
-    \includegraphics[width=0.9\columnwidth]{images/instantaneous_rate}
-  \end{figure}
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Instantane Feuerrate ---}
-  Berechnung des PSTHs durch die Instantane Feurerrate:
-  \textbf{Vorteile:}
-
-  \begin{enumerate}
-  \item Sehr einfach zu Berechnen.
-  \item Macht keine Annahmen \"uber ein Zeitraster, oder die Zeitskala
-    der neuronalen Verarbeitung.
-  \end{enumerate}
-
-  \textbf{Nachteile:}
-  \begin{enumerate}
-  \item Die Feuerrate ist nie null, auch wenn f\"ur lange Zeit kein
-    Aktionspotential auftritt.
-  \item Verh\"alt sich im Fourrier Raum nicht sehr sch\"on.
-  \end{enumerate}
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Binning Methode ---}
-  \Large{Binning Methode:}
-  \normalsize
-  \begin{enumerate}
-  \item Die Zeitachse wird in gleich gro{\ss}e Abschnitte ``bins''
-    unterteilt.
-  \item F\"ur jedes ``bin'' wird die Anzahl vorkommender
-    Aktionspotentiale gez\"ahlt.
-  \item Der Spike-count pro bin muss nun noch in die Rate umgerechnet
-    werden.
-  \end{enumerate}
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Binning Methode ---}
-  \begin{figure}
-    \includegraphics[width=0.9\columnwidth]{images/binned_rate}
-  \end{figure}
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Binning Methode ---}
-
-  Berechnung des PSTHs durch die Binning Methode:
-
-  \textbf{Vorteile:}
-  \begin{enumerate}
-  \item Sehr einfach zu Berechnen.
-  \item Zeigt nur da Aktivit\"at an, wo auch Aktionspotentiale
-    generiert wurden.
-  \end{enumerate}
-
-  \textbf{Nachteile:}
-  \begin{enumerate}
-  \item Mach Annahmen \"uber die relevante Zeitskala neuronaler
-    Verarbeitung.
-  \item Die Zeitachse wird diskretisiert.
-  \item Verh\"alt sich im Fourrier Raum nicht sehr sch\"on.
-  \end{enumerate}
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}[fragile]
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Faltungsmethode ---}
-  \Large{Faltung mit einem Gauss Kern:}
-  \normalsize
-  \[r_{est}(t) = \int_{-\infty}^{\infty}d\tau \omega(\tau)\rho(t-\tau) \]
-
-  wobei $\omega(\tau)$ der Gauss Kern und $\rho(t)$ die Antwortfunktion ist.
-  
-  Gl\"ucklicherweise m\"ussen wir das nicht selbst implementieren... 
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}[fragile]
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Faltungsmethode ---}
-  \large Algortihmus:
-  \normalsize
-  \begin{enumerate}
-  \item Die neuronalen Antworten werden  ``bin\"ar'' ausgedr\"uckt.
-  \item Ein Filterkern wird berechnet, der das Integral 1 hat.
-  \item Mithilfe der Faltung (\code{conv} Funktion) wird jede 1 durch
-    den ``Kern'' ersetzt.\\
-    \code{conv(x, kern, 'mode', 'same')}
-  \end{enumerate}
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Feurerrate als Funktion der Zeit --- Faltungsmethode ---}
-  \begin{figure}
-    \includegraphics[width=0.9\columnwidth]{images/convolved_rate}
-  \end{figure}
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Feurerrate als Funktion der Zeit --- Faltungsmethode ---}
-  \textbf{Vorteile:}
-  \begin{enumerate}
-  \item Sehr ``nat\"urliche'' erscheinende Darstellung.
-  \item Sehr gutes Verhalten im Fourrier Raum.
-  \end{enumerate}
-  
-  \textbf{Nachteile:}
-  \begin{enumerate}
-  \item Relativ rechenintensiv.
-  \item Macht Annahmen \"uber die Zeitskalen neuronaler Verarbeitung.
-  \end{enumerate}
-\end{frame}
-
-\begin{frame}[plain]
-  \huge{3. Analyse der Beziehung zwischen Stimulus und Antwort}
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}[fragile]
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Spike-Triggered-Average}
-  \begin{itemize}
-  \item[] Die Antworten darzustellen ist gut und sch\"on, aber was sagt es uns?\pause
-  \item[] Idealerweise wollen wir die Antworten in Beziehung zum
-    hervorrufenden Stimulus setzen.
-  \item[] Eine Methode ist der sogenannte \textbf{Spike-Triggered-Average} (STA).
-  \end{itemize}
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}[fragile]
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Spike-Triggered-Average}
-  
-  Der STA stellt den (mittleren) Stimulus dar, der zu einem
-  Aktionspotential gef\"uhrt hat:
-
-  \begin{equation}
-    STA(\tau) = \frac{1}{\langle n \rangle} \left\langle  \displaystyle\sum_{i=1}^{n}{s(t_i - \tau)} \right\rangle
-  \end{equation}
-  Wobei: $\tau$ ist eine bestimmte Zeit relativ zur Zeit eines
-  Aktionspotentials, $t_i$ ist der Zeitpunkt eines APs, $s(t)$ ist der
-  Stimulus.\\
-
-  Leider m\"ussen wir das selbst implementieren...
-\end{frame}
-
-
-\begin{frame}[fragile]
-   \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Spike-Triggered-Average}
-  \large{Algorithmus:}
-  \normalsize
-  \begin{enumerate}
-  \item Der \textbf{STA} ist der mittlere Stimulus, der zu einem Aktionspotential f\"uhrt. 
-  \item F\"ur jeden Spike wird ein entsprechender Abschnitt um die Zeit des Spikes herausgeschnitten.
-  \item Die einzelen Stimulussegmente werden gemittelt.
-  \end{enumerate}\pause
-  \begin{figure}
-    \centering
-    \includegraphics[width=0.5\columnwidth]{images/sta}
-  \end{figure}
-\end{frame}
-
-\begin{frame}[fragile] 
-  \frametitle{Spiketrain Analyse}
-  \framesubtitle{Spike-Triggered-Average}
-  \vspace{-1em}
-  \begin{figure}
-    \centering
-    \includegraphics[width=0.6\columnwidth]{images/sta}
-  \end{figure}
-  \pause
-  \vspace{-0.5em}
-  Welche Information liefert der \textbf{STA}?
-  \small
-  \begin{enumerate}
-  \item Gibt es eine Beziehung zwischen Stimulus und Antwort?\pause
-  \item Gibt es eine Verz\"ogerung zwischen Stimulus und Antwort? Wie
-    gro{\ss} ist diese?\pause
-  \item Wie weit h\"angt das Auftreten eines Aktionspotentials von der
-    Vergangenheit ab? \pause
-  \item Kann die Zelle in die Zukunft sehen?
-  \end{enumerate}
-\end{frame}
-
-\end{document}
-
-
-
-\begin{frame} [fragile]
- \frametitle{Spiketrain Analyse}
- \framesubtitle{\"Ubung}
- \begin{enumerate}
- \item Berechnet die Feuerrate eines Neurons mit einer der drei Methoden.
- \item Die Abbildung soll f\"ur eine einspaltige Abbildung im
-   \textit{Journal of Neuroscience} geeignet sein
-   (\url{http://www.jneurosci.org/site/misc/ifa_illustrations.xhtml}).
- \item Erzeugt/ver\"andert/erweitert das Programm zum plotten so, dass
-   die Abbildung automatisch erstellt und gespeichert wird.
- \item Speichert die Abbildung als pdf.
- \item Ladet den Stimulus aus dem Ilias Ordner und benutzt die
-   \verb+subplot+ Funktion um den Stimulus zu der neuronalen
-   Aktivit\"at zu plotten.
- \end{enumerate}
-\end{frame}
\ No newline at end of file
+\end{document}
\ No newline at end of file
diff --git a/programming/code/firing_rates.py b/spike_trains/code/firing_rates.py
similarity index 78%
rename from programming/code/firing_rates.py
rename to spike_trains/code/firing_rates.py
index b38dac8..0f02e87 100644
--- a/programming/code/firing_rates.py
+++ b/spike_trains/code/firing_rates.py
@@ -62,7 +62,7 @@ def plot_isi_rate(spike_times, max_t=30, dt=1e-4):
     ax1.vlines(times[times < (50000*dt)], ymin=0, ymax=1, color="dodgerblue", lw=1.5)
     ax1.set_ylabel("skpikes", fontsize=12)
     set_axis_fontsize(ax1, 12)
-
+    ax1.set_xlim([0, 5])
     ax2.plot(time, rate, label="instantaneous rate, trial 1")
     ax2.set_ylabel("firing rate [Hz]", fontsize=12)
     ax2.legend(fontsize=12)
@@ -191,8 +191,61 @@ def plot_conv_rate(spike_times, sigma=0.05, max_t=30, dt=1e-4):
     plt.close()
 
 
+def plot_comparison(spike_times, bin_width, sigma, max_t=30., dt=1e-4):
+    times = np.squeeze(spike_times[0][0])
+    time, conv_rate = get_convolved_rate(times, bin_width/np.sqrt(12.))
+    time, inst_rate = get_instantaneous_rate(times)
+    time, binn_rate = get_binned_rate(times, bin_width)
+   
+    fig = plt.figure()
+    ax1 = fig.add_subplot(411)
+    ax2 = fig.add_subplot(412)
+    ax3 = fig.add_subplot(413)
+    ax4 = fig.add_subplot(414)
+
+    ax1.vlines(times[times < (100000*dt)], ymin=0, ymax=1, color="dodgerblue", lw=1.5)
+    ax1.set_ylabel("spikes", fontsize=10)
+    ax1.set_xlim([1.5, 3.5])
+    ax1.set_ylim([0, 1])
+    ax1.set_yticks([0, 1])
+    set_axis_fontsize(ax1, 10)
+    ax1.set_xticklabels([])
+
+    ax2.plot(time, inst_rate, label="instantaneous rate")
+    ax2.set_ylabel("firing rate [Hz]", fontsize=10)
+    ax2.legend(fontsize=10)
+    ax2.set_xlim([1.5, 3.5])
+    ax2.set_ylim([0, 300])
+    set_axis_fontsize(ax2, 10)
+    ax2.set_xticklabels([])
+
+    ax3.plot(time, binn_rate, label="binned rate")
+    ax3.set_ylabel("firing rate [Hz]", fontsize=10)
+    ax3.legend(fontsize=10)
+    ax3.set_xlim([1.5, 3.5])
+    ax3.set_ylim([0, 300])
+    set_axis_fontsize(ax3, 10)
+    ax3.set_xticklabels([])
+
+    ax4.plot(time, conv_rate, label="convolved rate")
+    ax4.set_xlabel("times [s]", fontsize=10)
+    ax4.set_ylabel("firing rate [Hz]", fontsize=10)
+    ax4.legend(fontsize=10)
+    ax4.set_xlim([1.5, 3.5])
+    ax4.set_ylim([0, 300])
+    set_axis_fontsize(ax4, 10)
+
+    fig.set_size_inches(7.5, 5)
+    fig.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.125, top=0.95, right=0.95, )
+    fig.set_facecolor("white")
+    fig.savefig("../lecture/images/psth_comparison.pdf")
+    plt.close()
+
+
 if __name__ == "__main__":
     spike_times =  spio.loadmat('lifoustim.mat')["spikes"]
-    plot_isi_rate(spike_times)
-    plot_bin_rate(spike_times, 0.05)
-    plot_conv_rate(spike_times, 0.025)
+    # plot_isi_rate(spike_times)
+    # plot_bin_rate(spike_times, 0.05)
+    # plot_conv_rate(spike_times, 0.025)
+    plot_comparison(spike_times, 0.05, 0.025)
+
diff --git a/programming/exercises/plotting_psth.tex b/spike_trains/exercises/psth.tex
similarity index 75%
rename from programming/exercises/plotting_psth.tex
rename to spike_trains/exercises/psth.tex
index 8dcee53..8145a16 100644
--- a/programming/exercises/plotting_psth.tex
+++ b/spike_trains/exercises/psth.tex
@@ -37,17 +37,21 @@
 \end{center}
 
 \begin{questions}
-  \question Graphische Darstellung der zeitabh\"angigen Antwort eines
-  Neurons. PSTH auf Basis der instantanen Feuerrate. Verwendet den Datensatz \code{}
+  \question Stellt die zeitabh\"angigen Feuerrate eines Neurons als
+  PSTH dar. Das PSTH soll auf Basis der instantanen Feuerrate (des
+  Interspikeintervals) berechnet werden. Verwendet den Datensatz
+  \code{lifoustim.mat}. Dieser enth\"at drei Variablen: 1. die
+  Spikezeiten, 2. den Stimulus und 3. die zeitliche Aufl\"osung. Die
+  Dauer eines Trials betr\"agt 30 Sekunden.
   \begin{parts}
     \part Schreibt eine Funktion, die einen Vektor mit Spikezeiten,
     die Dauer des Trials, und die zeitliche Aufl\"osung entgegennimmt
-    und die Zeitachse sowie die Feuerrate zur\"uckgiebt.
+    und die Zeitachse sowie die Feuerrate zur\"uckgibt.
     \part Benutzt diese Funktion in einem Skript und stellt das PSTH
     eines einzelnen Trials sowie den Mittelwert \"uber alle Trials
     dar.
-    \part Erweitert das Programm so, dass die Abbildung den Standards
-    z.B. vom \textit{Journal of Neuroscience} entspricht
+    \part Erweitert das Programm so, dass die Abbildung den Richtlinien
+    des \textit{Journal of Neuroscience} entspricht
     (Schriftgr\"o{\ss}e, Abbildungsgr\"o{\ss}e).
     \part Die Abbildung sollte als pdf gespeichert werden.
   \end{parts}
@@ -62,13 +66,13 @@
   Abbildungen sollten nat\"urlich ``publikationsreif'' sein und
   gespeichert werden.
   
-  \question Einige trials sind anders als die \"Ubrigen. Benutzt den
-  Rasterplot um sie zu finden. Speichert alle Abbildungen in
-  ``publikationsreifer'' Form.
+  \question Einige Trials sind anders als die \"Ubrigen. Benutzt den
+  Rasterplot um sie zu finden. Alle erstellten Abbildungen sollen in 
+  ``publikationsreifer'' Form gespeichert werden.
   \begin{parts}
     \part Benutzt den Rasterplot um sie zu finden.
     \part Plottet die Verteilung der Spike counts.
-    \part Filtert all die trials heraus, deren spike count mehr als
+    \part Filtert all die Trials heraus, deren Spikecount mehr als
     $2\sigma$ vom Mittelwert abweicht.
     \part Plottet das PSTH vor und nach dem Filtern.
   \end{parts}
diff --git a/spike_trains/lecture/Makefile b/spike_trains/lecture/Makefile
new file mode 100644
index 0000000..96b7d0e
--- /dev/null
+++ b/spike_trains/lecture/Makefile
@@ -0,0 +1,20 @@
+TEXFILES=$(wildcard *.tex)
+TEXFILES=psth_sta.tex
+
+PDFFILES=$(TEXFILES:.tex=.pdf)
+
+pdf : $(PDFFILES)
+
+$(PDFFILES) : %.pdf : %.tex
+	pdflatex -interaction=scrollmode $< | tee /dev/stderr | fgrep -q "Rerun to get cross-references right" && pdflatex -interaction=scrollmode $< || true
+
+clean :
+	rm -f *~ $(TEXFILES:.tex=.aux) $(TEXFILES:.tex=.log) $(TEXFILES:.tex=.out) $(TEXFILES:.tex=.nav) $(TEXFILES:.tex=.snm) $(TEXFILES:.tex=.toc) $(TEXFILES:.tex=.vrb)
+
+cleanall : clean
+	rm -f $(PDFFILES)
+
+watch :
+	while true; do ! make -q pdf && make pdf; sleep 0.5; done
+
+
diff --git a/spike_trains/lecture/beamercolorthemetuebingen.sty b/spike_trains/lecture/beamercolorthemetuebingen.sty
new file mode 100644
index 0000000..c4a5da6
--- /dev/null
+++ b/spike_trains/lecture/beamercolorthemetuebingen.sty
@@ -0,0 +1,61 @@
+% Copyright 2007 by Till Tantau
+%
+% This file may be distributed and/or modified
+%
+% 1. under the LaTeX Project Public License and/or
+% 2. under the GNU Public License.
+%
+% See the file doc/licenses/LICENSE for more details.
+
+\usepackage{color} 
+\definecolor{karminrot}{RGB}{165,30,55}
+\definecolor{gold}{RGB}{180,160,105}
+\definecolor{anthrazit}{RGB}{50 ,65 ,75 }
+
+\mode<presentation>
+
+\setbeamercolor*{normal text}{fg=anthrazit,bg=white}
+\setbeamercolor*{alerted text}{fg=anthrazit}
+\setbeamercolor*{example text}{fg=anthrazit}
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+
+\providecommand*{\beamer@bftext@only}{%
+  \relax
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+  \fi
+}
+\providecommand*{\beamer@bftext@warning}{%
+  \ClassWarning{beamer}
+    {Cannot use bold for alerted text in math mode}%
+}
+
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+
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+\setbeamercolor{sidebar}{bg=karminrot!100}
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+\setbeamercolor*{titlelike}{parent=structure}
+
+\mode
+<all>
diff --git a/programming/lectures/images/binned_rate.png b/spike_trains/lecture/images/binned_rate.png
similarity index 100%
rename from programming/lectures/images/binned_rate.png
rename to spike_trains/lecture/images/binned_rate.png
diff --git a/programming/lectures/images/convolved_rate.png b/spike_trains/lecture/images/convolved_rate.png
similarity index 100%
rename from programming/lectures/images/convolved_rate.png
rename to spike_trains/lecture/images/convolved_rate.png
diff --git a/programming/lectures/images/instantaneous_rate.png b/spike_trains/lecture/images/instantaneous_rate.png
similarity index 100%
rename from programming/lectures/images/instantaneous_rate.png
rename to spike_trains/lecture/images/instantaneous_rate.png
diff --git a/spike_trains/lecture/images/psth_comparison.pdf b/spike_trains/lecture/images/psth_comparison.pdf
new file mode 100644
index 0000000..b9a5275
Binary files /dev/null and b/spike_trains/lecture/images/psth_comparison.pdf differ
diff --git a/programming/lectures/images/rasterplot.png b/spike_trains/lecture/images/rasterplot.png
similarity index 100%
rename from programming/lectures/images/rasterplot.png
rename to spike_trains/lecture/images/rasterplot.png
diff --git a/programming/lectures/images/sta.pdf b/spike_trains/lecture/images/sta.pdf
similarity index 100%
rename from programming/lectures/images/sta.pdf
rename to spike_trains/lecture/images/sta.pdf
diff --git a/spike_trains/lecture/psth_sta-slides.tex b/spike_trains/lecture/psth_sta-slides.tex
new file mode 100644
index 0000000..668716d
--- /dev/null
+++ b/spike_trains/lecture/psth_sta-slides.tex
@@ -0,0 +1,389 @@
+\documentclass{beamer}
+\usepackage{xcolor}
+\usepackage{listings}
+\usepackage{pgf}
+%\usepackage{pgf,pgfarrows,pgfnodes,pgfautomata,pgfheaps,pgfshade} 
+%\usepackage{multimedia}
+
+\usepackage[english]{babel}
+\usepackage{movie15}
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+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{bm} 
+\usepackage[T1]{fontenc}
+\usepackage[scaled=.90]{helvet}
+\usepackage{scalefnt}
+\usepackage{tikz}
+\usepackage{ textcomp }
+\usepackage{soul}
+\usepackage{hyperref}
+\definecolor{lightblue}{rgb}{.7,.7,1.}
+\definecolor{mygreen}{rgb}{0,1.,0}
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\mode<presentation>
+{
+  \usetheme{Singapore}
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+  \usefonttheme{default}
+  \useoutertheme{infolines}
+  % \useoutertheme{miniframes}
+}
+
+\AtBeginSection[]
+{
+  \begin{frame}<beamer>
+    \begin{center}
+      \Huge \insertsectionhead
+    \end{center}
+    % \frametitle{\insertsectionhead}
+    % \tableofcontents[currentsection,hideothersubsections]
+  \end{frame}
+}
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5
+
+\setbeamertemplate{blocks}[rounded][shadow=true]
+
+\title[]{Scientific Computing -- Grundlagen der Programmierung }
+\author[]{Jan Grewe\\Abteilung f\"ur Neuroethologie\\
+  Universit\"at T\"ubingen}
+
+\institute[Wissenschaftliche Datenverarbeitung]{}
+ \date{12.10.2015 - 06.11.2015}
+ %\logo{\pgfuseimage{../../resources/UT_BM_Rot_RGB.pdf}}
+
+\subject{Einf\"uhrung in die wissenschaftliche Datenverarbeitung}
+\vspace{1em}
+\titlegraphic{
+  \includegraphics[width=0.5\linewidth]{../../resources/UT_WBMW_Rot_RGB}
+}
+%%%%%%%%%% configuration for code
+\lstset{
+ basicstyle=\ttfamily,
+ numbers=left,
+ showstringspaces=false,
+ language=Matlab,
+ commentstyle=\itshape\color{darkgray},
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+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\newcommand{\mycite}[1]{
+\begin{flushright}
+\tiny \color{black!80} #1
+\end{flushright}
+}
+
+\newcommand{\code}[1]{\texttt{#1}}
+
+\input{../../latex/environments.tex}
+\makeatother
+ 
+\begin{document} 
+
+\begin{frame}[plain]
+  \frametitle{}
+  \vspace{-1cm}
+  \titlepage % erzeugt Titelseite
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \frametitle{Inhalt}
+  \begin{enumerate}
+  \item Peri Stimulus Time Histogram
+  \item Spike-triggered average
+  \end{enumerate}
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}[plain]
+\huge{1. Peri Stimulus Time Histogram, PSTH}
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Rasterplot}
+  \begin{figure}
+    \centering
+    \includegraphics[width=0.375\columnwidth]{images/rasterplot}
+  \end{figure}
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Rasterplot}
+  \"Ubung:
+  \begin{enumerate}
+  \item Ladet die Datei: \code{lifoustim.mat} aus dem
+    Ilias Ordner.
+  \item Der Datensatz enth\"alt die Zeiten von Aktionspotentialen.
+  \item Erzeugt einen sch\"onen Rasterplot der Zellantworten, speichert ihn.
+  \item Welche Information liefert er, welche Information ist schwer
+    abzulesen?
+  \end{enumerate}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH} 
+  
+  Darstellung der Feurreate eines Neuron als Funktion der Zeit. Es
+  gibt verschiedene Methoden dieses \textbf{P}eri \textbf{S}timulus
+  \textbf{T}ime \textbf{H}istogram zu erstellen.
+  \begin{enumerate}
+  \item Auf Basis der \textit{instantanen} Feuerrate.
+  \item Auf Basis des Zeithistogramms.
+  \item Durch Faltung der Zellantwort mit einem Gauss Kern.
+  \end{enumerate}
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Instantane Feuerrate ---}
+  \Large{Berechnung des PSTHs durch die Instantane Feurerrate:}
+  \normalsize
+  \begin{enumerate}
+  \item Die Feuerrate kann aus dem Abstand zwischen zwei
+    aufeinanderfolgenden Aktionspotentialen
+    (\textbf{Interspikeinterval}) berechnet werden. \pause
+  \item Die \textbf{Instantane Feuerrate} wird aus dem Kehrwert des
+    Interspikeintervals berechnet.
+  \end{enumerate}
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Instantane Feuerrate ---}
+  \begin{figure}
+    \centering
+    \includegraphics[width=0.9\columnwidth]{images/instantaneous_rate}
+  \end{figure}
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Instantane Feuerrate ---}
+  Berechnung des PSTHs durch die Instantane Feurerrate:
+  \textbf{Vorteile:}
+
+  \begin{enumerate}
+  \item Sehr einfach zu Berechnen.
+  \item Macht keine Annahmen \"uber ein Zeitraster, oder die Zeitskala
+    der neuronalen Verarbeitung.
+  \end{enumerate}
+
+  \textbf{Nachteile:}
+  \begin{enumerate}
+  \item Die Feuerrate ist nie null, auch wenn f\"ur lange Zeit kein
+    Aktionspotential auftritt.
+  \item Verh\"alt sich im Fourrier Raum nicht sehr sch\"on.
+  \end{enumerate}
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Binning Methode ---}
+  \Large{Binning Methode:}
+  \normalsize
+  \begin{enumerate}
+  \item Die Zeitachse wird in gleich gro{\ss}e Abschnitte ``bins''
+    unterteilt.
+  \item F\"ur jedes ``bin'' wird die Anzahl vorkommender
+    Aktionspotentiale gez\"ahlt.
+  \item Der Spike-count pro bin muss nun noch in die Rate umgerechnet
+    werden.
+  \end{enumerate}
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Binning Methode ---}
+  \begin{figure}
+    \includegraphics[width=0.9\columnwidth]{images/binned_rate}
+  \end{figure}
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Binning Methode ---}
+
+  Berechnung des PSTHs durch die Binning Methode:
+
+  \textbf{Vorteile:}
+  \begin{enumerate}
+  \item Sehr einfach zu Berechnen.
+  \item Zeigt nur da Aktivit\"at an, wo auch Aktionspotentiale
+    generiert wurden.
+  \end{enumerate}
+
+  \textbf{Nachteile:}
+  \begin{enumerate}
+  \item Mach Annahmen \"uber die relevante Zeitskala neuronaler
+    Verarbeitung.
+  \item Die Zeitachse wird diskretisiert.
+  \item Verh\"alt sich im Fourrier Raum nicht sehr sch\"on.
+  \end{enumerate}
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}[fragile]
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Faltungsmethode ---}
+  \Large{Faltung mit einem Gauss Kern:}
+  \normalsize
+  \[r_{est}(t) = \int_{-\infty}^{\infty}d\tau \omega(\tau)\rho(t-\tau) \]
+
+  wobei $\omega(\tau)$ der Gauss Kern und $\rho(t)$ die Antwortfunktion ist.
+  
+  Gl\"ucklicherweise m\"ussen wir das nicht selbst implementieren... 
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}[fragile]
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Zeitabh\"angige Feuerrate, PSTH --- Faltungsmethode ---}
+  \large Algortihmus:
+  \normalsize
+  \begin{enumerate}
+  \item Die neuronalen Antworten werden  ``bin\"ar'' ausgedr\"uckt.
+  \item Ein Filterkern wird berechnet, der das Integral 1 hat.
+  \item Mithilfe der Faltung (\code{conv} Funktion) wird jede 1 durch
+    den ``Kern'' ersetzt.\\
+    \code{conv(x, kern, 'mode', 'same')}
+  \end{enumerate}
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Feurerrate als Funktion der Zeit --- Faltungsmethode ---}
+  \begin{figure}
+    \includegraphics[width=0.9\columnwidth]{images/convolved_rate}
+  \end{figure}
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Feurerrate als Funktion der Zeit --- Faltungsmethode ---}
+  \textbf{Vorteile:}
+  \begin{enumerate}
+  \item Sehr ``nat\"urliche'' erscheinende Darstellung.
+  \item Sehr gutes Verhalten im Fourrier Raum.
+  \end{enumerate}
+  
+  \textbf{Nachteile:}
+  \begin{enumerate}
+  \item Relativ rechenintensiv.
+  \item Macht Annahmen \"uber die Zeitskalen neuronaler Verarbeitung.
+  \end{enumerate}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}[plain]
+  \huge{2. Analyse der Beziehung zwischen Stimulus und Antwort}
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}[fragile]
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Spike-Triggered-Average}
+  \begin{itemize}
+  \item[] Die Antworten darzustellen ist gut und sch\"on, aber was sagt es uns?\pause
+  \item[] Idealerweise wollen wir die Antworten in Beziehung zum
+    hervorrufenden Stimulus setzen.
+  \item[] Eine Methode ist der sogenannte \textbf{Spike-Triggered-Average} (STA).
+  \end{itemize}
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}[fragile]
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Spike-Triggered-Average}
+  
+  Der STA stellt den (mittleren) Stimulus dar, der zu einem
+  Aktionspotential gef\"uhrt hat:
+
+  \begin{equation}
+    STA(\tau) = \frac{1}{\langle n \rangle} \left\langle  \displaystyle\sum_{i=1}^{n}{s(t_i - \tau)} \right\rangle
+  \end{equation}
+  Wobei: $\tau$ ist eine bestimmte Zeit relativ zur Zeit eines
+  Aktionspotentials, $t_i$ ist der Zeitpunkt eines APs, $s(t)$ ist der
+  Stimulus.\\
+
+  Leider m\"ussen wir das selbst implementieren...
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}[fragile]
+   \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Spike-Triggered-Average}
+  \large{Algorithmus:}
+  \normalsize
+  \begin{enumerate}
+  \item Der \textbf{STA} ist der mittlere Stimulus, der zu einem Aktionspotential f\"uhrt. 
+  \item F\"ur jeden Spike wird ein entsprechender Abschnitt um die Zeit des Spikes herausgeschnitten.
+  \item Die einzelen Stimulussegmente werden gemittelt.
+  \end{enumerate}\pause
+  \begin{figure}
+    \centering
+    \includegraphics[width=0.5\columnwidth]{images/sta}
+  \end{figure}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}[fragile] 
+  \frametitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Spike-Triggered-Average}
+  \vspace{-1em}
+  \begin{figure}
+    \centering
+    \includegraphics[width=0.6\columnwidth]{images/sta}
+  \end{figure}
+  \pause
+  \vspace{-0.5em}
+  Welche Information liefert der \textbf{STA}?
+  \small
+  \begin{enumerate}
+  \item Gibt es eine Beziehung zwischen Stimulus und Antwort?\pause
+  \item Gibt es eine Verz\"ogerung zwischen Stimulus und Antwort? Wie
+    gro{\ss} ist diese?\pause
+  \item Wie weit h\"angt das Auftreten eines Aktionspotentials von der
+    Vergangenheit ab? \pause
+  \item Kann die Zelle in die Zukunft sehen?
+  \end{enumerate}
+\end{frame}
+
+\end{document}
+
+
+\begin {frame}
+  \framesubtitle{Spiketrain Analyse}
+  \framesubtitle{Weitere Themen}
+  \begin{enumerate}
+  \item Tuningkurven.
+  \item Stimulusrekonstruktion mittels STA.
+  \item Kreuzkorrelation.
+  \item Fourier Analyse, Transferfunktion, Kohärenz.
+  \item Reverse Rekonstruktion. 
+  \end{enumerate}
+\end{frame}
\ No newline at end of file
diff --git a/spike_trains/lecture/psth_sta.tex b/spike_trains/lecture/psth_sta.tex
new file mode 100644
index 0000000..57ea7a3
--- /dev/null
+++ b/spike_trains/lecture/psth_sta.tex
@@ -0,0 +1,47 @@
+\chapter{Spiketrainanalyse}
+
+Die zeitliche Abfolge von Aktionspotentialen, die ein Neuron generiert
+enth\"alt die Information \"uber den Stimulus, die das Neuron
+codiert. Aus der Analyse dieser Aktionspotentialfolgen oder,
+kompakter, Spiketrains k\"onnen wir herausfinden welche Aspekte des
+Stimulus codiert wird und somit nachfolgenden Verarbeitungsschritten
+zur Verf\"ugung steht. 
+
+Im elektrophysiologischen Experiment werden h\"aufig nur die
+Zeitpunkte registriert an denen Aktionspotentiale, Spikes,
+auftraten. Die Neuronale Aktivit\"at wird mitunter als Punktprozess
+aufgefasst. Erstaunlicherweise lassen sich die Spiketrains mancher
+kortikaler Neurone sehr gut durch ratenmodulierte Poissonprozesse
+modellieren.
+
+Die Analyse von Spiketrains beinhaltet demnach einige der Methoden,
+die auch f\"r die Beschreibung von Punktprozessen angewandt
+werden. Dar\"uber hinaus wird versucht die Beziehung zwischen der
+zeitabh\"aengigen neuronalen Antwort und dem zugrundeliegenden
+Stimulus zu analysieren.
+
+\section{Darstellung der zeitabh\"angigen Feuerrate}
+
+Eine klassische Darstellung zeitabh\"angiger neuronaler Aktivit\"at
+ist das sog. Peri Stimulus Zeithistogramm (peri stimulus time
+histogram, PSTH). Es wird der zeitliche Verlauf der Feuerrate $r(t)$
+dargestellt. Die Einheit der Feuerrate ist Hertz, das heisst, die
+Anzahl Aktionspotentiale pro Sekunde. Dabei gibt es verschiedene
+Methoden diese zu bestimmen. Drei solcher Methoden sind in Abbildung
+\ref{psthfig} dargestellt.
+
+\begin{figure}
+  \includegraphics[width=\columnwidth]{images/psth_comparison}
+  \caption{}\label{psthfig}
+\end{figure}
+
+
+
+\section{Spike triggered Average}
+
+Der Spike triggered average (STA) ist der mittlere Stimulus, der zu
+einem Aktionspotential in der neuronalen Antwort f\"uhrt.
+
+\begin{equation}
+  STA(\tau) = \frac{1}{\langle n \rangle} \left\langle  \displaystyle\sum_{i=1}^{n}{s(t_i - \tau)} \right\rangle
+\end{equation}
diff --git a/spike_trains/lecture/spike_trains-chapter.tex b/spike_trains/lecture/spike_trains-chapter.tex
new file mode 100644
index 0000000..88ce960
--- /dev/null
+++ b/spike_trains/lecture/spike_trains-chapter.tex
@@ -0,0 +1,226 @@
+\documentclass[12pt]{report}
+
+%%%%% title %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\title{\tr{Introduction to Scientific Computing}{Einf\"uhrung in die wissenschaftliche Datenverarbeitung}}
+\author{Jan Benda\\Abteilung Neuroethologie\\[2ex]\includegraphics[width=0.3\textwidth]{UT_WBMW_Rot_RGB}}
+\date{WS 15/16}
+
+%%%% language %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% \newcommand{\tr}[2]{#1}  % en
+% \usepackage[english]{babel}
+\newcommand{\tr}[2]{#2}  % de
+\usepackage[german]{babel}
+
+%%%%% packages %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage{pslatex}   % nice font for pdf file
+\usepackage[breaklinks=true,bookmarks=true,bookmarksopen=true,pdfpagemode=UseNone,pdfstartview=FitH,colorlinks=true,citecolor=blue]{hyperref}
+
+%%%% layout %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage[left=25mm,right=25mm,top=20mm,bottom=30mm]{geometry}
+\setcounter{tocdepth}{1}
+
+%%%%% section style %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage[sf,bf,it,big,clearempty]{titlesec}
+\setcounter{secnumdepth}{1}
+
+
+%%%%% units %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage[mediumspace,mediumqspace,Gray]{SIunits}      % \ohm, \micro
+ 
+
+%%%%% figures %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage{graphicx}
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+\newcommand{\ruler}{\par\noindent\setlength{\unitlength}{1mm}\begin{picture}(0,6)%
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+  \end{picture}\par}
+
+% figures:
+\setlength{\fboxsep}{0pt}
+\newcommand{\texpicture}[1]{{\sffamily\footnotesize\input{#1.tex}}}
+%\newcommand{\texpicture}[1]{\fbox{\sffamily\footnotesize\input{#1.tex}}}
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+\newcommand{\figlabel}[1]{\textsf{\textbf{\large \uppercase{#1}}}}
+
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+% spacing for a floating page:
+\makeatletter
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+\makeatother
+
+% rules for floats:
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+
+% put caption on separate float:
+\newcommand{\breakfloat}{\end{figure}\begin{figure}[t]}
+
+% references to panels of a figure within the caption:
+\newcommand{\figitem}[1]{\textsf{\bfseries\uppercase{#1}}}
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+\newcommand{\tabb}{Tab.}
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+
+
+%%%%% equation references %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+%\newcommand{\eqref}[1]{(\ref{#1})}
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+
+%%%%% listings %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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+%%%%% math stuff: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage{amsmath}
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+%%%%% structure: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage{ifthen}
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+    \color{gray}\scriptsize \url{#1}
+  \end{flushright}
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+\newenvironment{definition}[1][]{\medskip\noindent\textbf{Definition}\ifthenelse{\equal{#1}{}}{}{ #1}:\newline}%
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+\newenvironment{exercise}[1][]{\medskip\noindent\textbf{\tr{Exercise}{\"Ubung}
+  \arabic{theexercise}:}\newline \newcommand{\exercisesource}{#1}}%
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+\graphicspath{{figures/}}
+
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\begin{document} 
+
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+\end{document}
+