Handling of underscores in code filenames. Added code to pointprocesses.

pointprocesses/lecture/Makefile

@@ -11,7 +11,7 @@ all: pdf slides thumbs
 
 # script:
 pdf : $(BASENAME)-chapter.pdf
-$(BASENAME)-chapter.pdf : $(BASENAME)-chapter.tex $(BASENAME).tex $(GPTTEXFILES) $(PYPDFFILES)
+$(BASENAME)-chapter.pdf : $(BASENAME)-chapter.tex $(BASENAME).tex ../../header.tex $(GPTTEXFILES) $(PYPDFFILES)
 	CHAPTER=$$(( $$(sed -n -e '/contentsline {chapter}/{s/.*numberline {\([0123456789]*\)}.*/\1/; p}' $(BASENAME).aux) - 1 )); \
 	PAGE=$$(sed -n -e '/contentsline {chapter}/{s/.*numberline {.*}.*}{\(.*\)}{chapter.*/\1/; p}' $(BASENAME).aux); \
 	sed -i -e "s/setcounter{page}{.*}/setcounter{page}{$$PAGE}/; s/setcounter{chapter}{.*}/setcounter{chapter}{$$CHAPTER}/" $(BASENAME)-chapter.tex

pointprocesses/lecture/pointprocesses.tex

@@ -54,7 +54,7 @@ erzeugt. Zum Beispiel:
 \begin{figure}[t]
   \texpicture{pointprocessscetch}
   \titlecaption{\label{pointprocessscetchfig} Statistik von
-    Punktprozessesen.}{Ein Punktprozess ist eine Abfolge von
+    Punktprozessen.}{Ein Punktprozess ist eine Abfolge von
     Zeitpunkten $t_i$ die auch durch die Intervalle $T_i=t_{i+1}-t_i$
     oder die Anzahl der Ereignisse $n_i$ beschrieben werden kann. }
 \end{figure}
@@ -89,7 +89,7 @@ kann mit den \"ublichen Gr\"o{\ss}en beschrieben werden.
 \end{figure}
 
 \begin{exercise}{isis.m}{}
-  Schreibe eine Funktion, die aus mehreren trials von Spiketrains die
+  Schreibe eine Funktion \code{isis()}, die aus mehreren trials von Spiketrains die
   Interspikeintervalle bestimmt und diese in einem Vektor
   zur\"uckgibt. Jeder trial der Spiketrains ist ein Vektor mit den
   Spikezeiten gegeben in Sekunden als Element in einem \codeterm{cell-array}.
@@ -110,11 +110,18 @@ kann mit den \"ublichen Gr\"o{\ss}en beschrieben werden.
   \frac{\sigma_{ISI}^2}{2\mu_{ISI}^3}$.
 \end{itemize}
 
-\begin{exercise}{isihist.m}{}
-  Schreibe eine Funktion, die einen Vektor mit Interspikeintervallen
-  entgegennimmt und daraus ein Histogramm der Interspikeintervalle
-  plottet.  Das Histogramm soll zus\"atzlich mit Mittelwert,
-  Standardabweichung und Korrelationskoeffizient der
+\begin{exercise}{isi_hist.m}{}
+  Schreibe eine Funktion \code{isi\_hist()}, die einen Vektor mit Interspikeintervallen
+  entgegennimmt und daraus ein normalisiertes Histogramm der Interspikeintervalle
+  berechnet.
+\end{exercise}
+
+\begin{exercise}{plot_isi_hist.m}{}
+  Schreibe eine Funktion, die die Histogrammdaten der Funktion
+  \code{isi\_hist()} entgegennimmt, um das Histogramm zu plotten.  Im
+  Plot sollen die Interspikeintervalle in Millisekunden aufgetragen
+  werden.  Das Histogramm soll zus\"atzlich mit Mittelwert,
+  Standardabweichung und Variationskoeffizient der
   Interspikeintervalle annotiert werden.
 \end{exercise}
 
@@ -141,6 +148,11 @@ zwischen aufeinander folgenden Intervallen getrennt durch \enterm{lag} $k$:
 aufgetragen (\figref{returnmapfig}).  $\rho_0=1$ (Korrelation jedes
 Intervalls mit sich selber).
 
+\begin{exercise}{isiserialcorr.m}{}
+  Schreibe eine Funktion \code{isiserialcorr()}, die einen Vektor mit Interspikeintervallen
+  entgegennimmt und daraus die seriellen Korrelationen berechnet und plottet.
+\end{exercise}
+
 
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 \section{Z\"ahlstatistik}
@@ -180,6 +192,15 @@ Zeit, \determ{Feuerrate}) gemessen in Hertz
 %   \titlecaption{\label{fanofig}Fano factor.}{}
 % \end{figure}
 
+\begin{exercise}{counthist.m}{}
+  Schreibe eine Funktion \code{counthist()}, die aus mehreren trials
+  von Spiketrains die Verteilung der Anzahl der Spikes in Fenstern
+  einer der Funktion \"ubergegebenen Breite bestimmt, das Histogramm
+  plottet und zur\"uckgibt. Jeder trial der Spiketrains ist ein Vektor
+  mit den Spikezeiten gegeben in Sekunden als Element in einem
+  \codeterm{cell-array}.
+\end{exercise}
+
 
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 \section{Homogener Poisson Prozess}
@@ -211,7 +232,7 @@ Zeit ab: $\lambda = \lambda(t)$.
     zweier Poissonprozesse.}{}
 \end{figure}
 
-Der homogne Poissonprozess hat folgende Eigenschaften:
+Der homogene Poissonprozess hat folgende Eigenschaften:
 \begin{itemize}
 \item Die Intervalle $T$ sind exponentiell verteilt: $p(T) = \lambda e^{-\lambda T}$ (\figref{hompoissonisihfig}).
 \item Das mittlere Intervall ist $\mu_{ISI} = \frac{1}{\lambda}$ .
@@ -233,6 +254,12 @@ Der homogne Poissonprozess hat folgende Eigenschaften:
   \titlecaption{\label{hompoissoncountfig}Z\"ahlstatistik von Poisson Spikes.}{}
 \end{figure}
 
+\begin{exercise}{poissonspikes.m}{}
+  Schreibe eine Funktion \code{poissonspikes()}, die die Spikezeiten
+  eines homogenen Poisson-Prozesses mit gegebener Rate in Hertz f\"ur
+  eine Anzahl von trials gegebener maximaler L\"ange in Sekunden in
+  einem \codeterm{cell-array} zur\"uckgibt.
+\end{exercise}
 
 
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%