<html><head><meta name="color-scheme" content="light dark"></head><body><pre style="word-wrap: break-word; white-space: pre-wrap;">%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\chapter{Analyse von Spiketrains}

\selectlanguage{ngerman}

\determ[Aktionspotential]{Aktionspotentiale} (\enterm{spikes}) sind die Tr\"ager der
Information in Nervensystemen.  Dabei ist in erster Linie nur der
Zeitpunkt des Auftretens eines Aktionspotentials von Bedeutung. Die
genaue Form des Aktionspotentials spielt keine oder nur eine
untergeordnete Rolle.

Nach etwas Vorverarbeitung haben elektrophysiologische Messungen
deshalb Listen von Spikezeitpunkten als Ergebniss --- sogenannte
\enterm{spiketrains}. Diese Messungen k\"onnen wiederholt werden und
es ergeben sich mehrere \enterm{trials} von Spiketrains
(\figref{rasterexamplesfig}).

Spiketrains sind Zeitpunkte von Ereignissen --- den Aktionspotentialen
--- und deren Analyse f\"allt daher in das Gebiet der Statistik von
sogenannten \determ[Punktprozess]{Punktprozessen}.

\begin{figure}[ht]
  \includegraphics[width=1\textwidth]{rasterexamples}
  \titlecaption{\label{rasterexamplesfig}Raster-Plot.}{Raster-Plot von
    jeweils 10 Realisierungen eines station\"arenen Punktprozesses
    (homogener Poisson Prozess mit Rate $\lambda=20$\;Hz, links) und
    eines nicht-station\"aren Punktprozesses (perfect
    integrate-and-fire Neuron getrieben mit Ohrnstein-Uhlenbeck
    Rauschen mit Zeitkonstante $\tau=100$\,ms, rechts).  Jeder
    vertikale Strich markiert den Zeitpunkt eines Ereignisses.
    Jede Zeile zeigt die Ereignisse eines trials.}
\end{figure}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{Punktprozesse}

Ein zeitlicher Punktprozess (\enterm{point process}) ist ein
stochastischer Prozess, der eine Abfolge von Ereignissen zu den Zeiten
$\{t_i\}$, $t_i \in \reZ$, generiert.

\begin{ibox}{Beispiele von Punktprozessen}
Jeder Punktprozess wird durch einen sich in der Zeit kontinuierlich
entwickelnden Prozess generiert. Wann immer dieser Prozess eine
Schwelle \"uberschreitet wird ein Ereigniss des Punktprozesses
erzeugt. Zum Beispiel:
\begin{itemize}
\item Aktionspotentiale/Herzschlag: wird durch die Dynamik des
  Membranpotentials eines Neurons/Herzzelle erzeugt.
\item Erdbeben: wird durch die Dynamik des Druckes zwischen
  tektonischen Platten auf beiden Seiten einer geologischen Verwerfung
  erzeugt.
\item Zeitpunkt eines Grillen/Frosch/Vogelgesangs: wird durch die
  Dynamik des Nervensystems und des Muskelapparates erzeugt.
\end{itemize}
\end{ibox}

\begin{figure}[t]
  \includegraphics{pointprocesssketch}
  \titlecaption{\label{pointprocessscetchfig} Statistik 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}

F\"ur die Neurowissenschaften ist die Statistik der Punktprozesse
besonders wichtig, da die Zeitpunkte der Aktionspotentiale als
zeitlicher Punktprozess betrachtet werden k\"onnen und entscheidend
f\"ur die Informations\"ubertragung sind.

Bei Punktprozessen k\"onnen wir die Zeitpunkte $t_i$ ihres Auftretens,
die Intervalle zwischen diesen Zeitpunkten $T_i=t_{i+1}-t_i$, sowie
die Anzahl der Ereignisse $n_i$ bis zu einer bestimmten Zeit betrachten
(\figref{pointprocessscetchfig}).

Zwei Punktprozesse mit verschiedenen Eigenschaften sind in
\figref{rasterexamplesfig} als Rasterplot dargestellt, bei dem die
Zeitpunkte der Ereignisse durch senkrechte Striche markiert werden.


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 
\section{Intervallstatistik}

Die Intervalle $T_i=t_{i+1}-t_i$ zwischen aufeinanderfolgenden
Ereignissen sind reelle, positive Zahlen. Bei Aktionspotentialen
heisen die Intervalle auch \determ{Interspikeintervalle}
(\enterm{interspike intervals}). Deren Statistik kann mit den
\"ublichen Gr\"o{\ss}en beschrieben werden.

\begin{figure}[t]
  \includegraphics[width=0.96\textwidth]{isihexamples}\vspace{-2ex}
  \titlecaption{\label{isihexamplesfig}Interspikeintervall Histogramme}{der in
    \figref{rasterexamplesfig} gezeigten Spikes.}
\end{figure}

\begin{exercise}{isis.m}{}
  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}.
\end{exercise}

\subsection{Intervallstatistik erster Ordnung}
\begin{itemize}
\item Wahrscheinlichkeitsdichte $p(T)$ der Intervalle $T$
  (\figref{isihexamplesfig}). Normiert auf $\int_0^{\infty} p(T) \; dT
  = 1$.
\item Mittleres Intervall: $\mu_{ISI} = \langle T \rangle =
  \frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n T_i$.
\item Standardabweichung der Intervalle: $\sigma_{ISI} = \sqrt{\langle (T - \langle T
  \rangle)^2 \rangle}$\vspace{1ex}
\item \determ{Variationskoeffizient} (\enterm{coefficient of variation}): $CV_{ISI} =
  \frac{\sigma_{ISI}}{\mu_{ISI}}$.
\item \determ{Diffusionskoeffizient} (\enterm{diffusion coefficient}): $D_{ISI} =
  \frac{\sigma_{ISI}^2}{2\mu_{ISI}^3}$.
\end{itemize}

\begin{exercise}{isihist.m}{}
  Schreibe eine Funktion \code{isiHist()}, die einen Vektor mit Interspikeintervallen
  entgegennimmt und daraus ein normiertes Histogramm der Interspikeintervalle
  berechnet.
\end{exercise}

\begin{exercise}{plotisihist.m}{}
  Schreibe eine Funktion, die die Histogrammdaten der Funktion
  \code{isiHist()} 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}

\subsection{Korrelationen der Intervalle}
In \enterm{return maps} werden die um das \enterm{lag} $k$ verz\"ogerten
Intervalle $T_{i+k}$ gegen die Intervalle $T_i$ geplottet. Dies macht
m\"ogliche Abh\"angigkeiten von aufeinanderfolgenden Intervallen
sichtbar.

\begin{figure}[t]
  \includegraphics[width=1\textwidth]{returnmapexamples}
  \includegraphics[width=1\textwidth]{serialcorrexamples}
  \titlecaption{\label{returnmapfig}Interspikeintervall return maps und
    serielle Korrelationen}{zwischen aufeinander folgenden Intervallen
    im Abstand des Lags $k$.}
\end{figure}

Solche Ab\"angigkeiten werden durch die \determ{serielle
  Korrelationen} (\enterm{serial correlations}) der Intervalle
quantifiziert.  Das ist der \determ{Korrelationskoeffizient} zwischen
aufeinander folgenden Intervallen getrennt durch lag $k$:
\[ \rho_k = \frac{\langle (T_{i+k} - \langle T \rangle)(T_i - \langle T \rangle) \rangle}{\langle (T_i - \langle T \rangle)^2\rangle} = \frac{{\rm cov}(T_{i+k}, T_i)}{{\rm var}(T_i)} 
= {\rm corr}(T_{i+k}, T_i) \]
\"Ublicherweise wird die Korrelation $\rho_k$ gegen den 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.
  \pagebreak[4]
\end{exercise}


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\section{Z\"ahlstatistik}

% \begin{figure}[t]
%   \includegraphics[width=0.48\textwidth]{poissoncounthist100hz10ms}\hfill
%   \includegraphics[width=0.48\textwidth]{poissoncounthist100hz100ms}
%   \titlecaption{\label{countstatsfig}Count Statistik.}{}
% \end{figure}

Die Anzahl der Ereignisse $n_i$ in Zeifenstern $i$ der
L\"ange $W$ ergeben ganzzahlige, positive Zufallsvariablen, die meist
durch folgende Sch\"atzer charakterisiert werden:
\begin{itemize}
\item Histogramm der counts $n_i$.
\item Mittlere Anzahl von Ereignissen: $\mu_N = \langle n \rangle$.
\item Varianz der Anzahl: $\sigma_n^2 = \langle (n - \langle n \rangle)^2 \rangle$.
\item \determ{Fano Faktor} (Varianz geteilt durch Mittelwert): $F = \frac{\sigma_n^2}{\mu_n}$.
\end{itemize}
Insbesondere ist die mittlere Rate der Ereignisse $r$ (Spikes pro
Zeit, \determ{Feuerrate}) gemessen in Hertz \sindex[term]{Feuerrate!mittlere Rate}
\begin{equation}
  \label{firingrate}
  r = \frac{\langle n \rangle}{W} \; .
\end{equation}

% \begin{figure}[t]
%   \begin{minipage}[t]{0.49\textwidth}
%     Poisson process $\lambda=100$\,Hz:\\
%     \includegraphics[width=1\textwidth]{poissonfano100hz}
%   \end{minipage}
%   \hfill
%   \begin{minipage}[t]{0.49\textwidth}
%     LIF $I=10$, $\tau_{adapt}=100$\,ms:\\
%     \includegraphics[width=1\textwidth]{lifadaptfano10-100ms}
%   \end{minipage}
%   \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}


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\section{Homogener Poisson Prozess}
F\"ur kontinuierliche Me{\ss}gr\"o{\ss}en ist die Normalverteilung
u.a. wegen dem Zentralen Grenzwertsatz die Standardverteilung. Eine
\"ahnliche Rolle spielt bei Punktprozessen der \determ{Poisson
  Prozess}.

Beim \determ[Poisson Prozess!homogener]{homogenen Poisson Prozess}
treten Ereignisse mit einer festen Rate $\lambda=\text{const.}$ auf
und sind unabh\"angig von der Zeit $t$ und unabh\"angig von den
Zeitpunkten fr\"uherer Ereignisse (\figref{hompoissonfig}). Die
Wahrscheinlichkeit zu irgendeiner Zeit ein Ereigniss in einem kleinen
Zeitfenster der Breite $\Delta t$ zu bekommen ist
\begin{equation}
  \label{hompoissonprob}
  P = \lambda \cdot \Delta t \; . 
\end{equation}
Beim \determ[Poisson Prozess!inhomogener]{inhomogenen Poisson Prozess}
h\"angt die Rate $\lambda$ von der Zeit ab: $\lambda = \lambda(t)$.

\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. Benutze \eqnref{hompoissonprob}
  um die Spikezeiten zu bestimmen.
\end{exercise}

\begin{figure}[t]
  \includegraphics[width=1\textwidth]{poissonraster100hz}
  \titlecaption{\label{hompoissonfig}Rasterplot von Spikes eines homogenen
    Poisson Prozesses mit $\lambda=100$\,Hz.}{}
\end{figure}

\begin{figure}[t]
  \includegraphics[width=0.45\textwidth]{poissonisihexp20hz}\hfill
  \includegraphics[width=0.45\textwidth]{poissonisihexp100hz}
  \titlecaption{\label{hompoissonisihfig}Interspikeintervallverteilungen
    zweier Poissonprozesse.}{}
\end{figure}

Der homogene Poissonprozess hat folgende Eigenschaften:
\begin{itemize}
\item Die Intervalle $T$ sind exponentiell verteilt (\figref{hompoissonisihfig}):
  \begin{equation}
    \label{poissonintervals}
    p(T) = \lambda e^{-\lambda T} \; .
  \end{equation}
\item Das mittlere Intervall ist $\mu_{ISI} = \frac{1}{\lambda}$ .
\item Die Varianz der Intervalle ist $\sigma_{ISI}^2 = \frac{1}{\lambda^2}$ .
\item Der Variationskoeffizient ist also immer $CV_{ISI} = 1$ .
\item Die \determ[serielle Korrelationen]{seriellen Korrelationen}
  $\rho_k =0$ f\"ur $k&gt;0$, da das Auftreten der Ereignisse
  unabh\"angig von der Vorgeschichte ist. Ein solcher Prozess wird
  auch \determ{Erneuerungsprozess} genannt (\enterm{renewal process}).
\item Die Anzahl der Ereignisse $k$ innerhalb eines Fensters der
  L\"ange W ist \determ[Poisson-Verteilung]{Poissonverteilt}:
\[ P(k) = \frac{(\lambda W)^ke^{\lambda W}}{k!} \]
 (\figref{hompoissoncountfig})
\item Der \determ{Fano Faktor} ist immer $F=1$ .
\end{itemize}

\begin{exercise}{hompoissonspikes.m}{}
  Schreibe eine Funktion \code{hompoissonspikes()}, 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. Benutze die exponentiell-verteilten
  Interspikeintervalle \eqnref{poissonintervals}, um die Spikezeiten zu erzeugen.
\end{exercise}

\begin{figure}[t]
  \includegraphics[width=0.48\textwidth]{poissoncounthistdist100hz10ms}\hfill
  \includegraphics[width=0.48\textwidth]{poissoncounthistdist100hz100ms}
  \titlecaption{\label{hompoissoncountfig}Z\"ahlstatistik von Poisson Spikes.}{}
\end{figure}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{Zeitabh\"angige Feuerraten}

Bisher haben wir station\"are Spiketrains betrachtet, deren Statistik
sich innerhalb der Analysezeit nicht ver\"andert (station\"are
Punktprozesse).  Meistens jedoch \"andert sich die Statistik der
Spiketrains eines Neurons mit der Zeit. Z.B. kann ein sensorisches
Neuron auf einen Reiz hin mit einer erh\"ohten Feuerrate antworten
(nichtstation\"arer Punktprozess).

Wie die mittlere Anzahl der Spikes sich mit der Zeit ver\"andert, die
\determ{Feuerrate} $r(t)$, ist die wichtigste Gr\"o{\ss}e bei
nicht-station\"aren Spiketrains.  Die Einheit der Feuerrate ist Hertz,
also Anzahl Aktionspotentiale pro Sekunde. Es gibt verschiedene
Methoden diese zu bestimmen. Drei solcher Methoden sind in Abbildung
\ref{psthfig} dargestellt. Alle Methoden haben ihre Berechtigung und
ihre Vor- und Nachteile. Im folgenden werden die drei Methoden aus
Abbildung \ref{psthfig} n\"aher erl\"autert.

\begin{figure}[tp]
  \includegraphics[width=\columnwidth]{firingrates}
  \titlecaption{Bestimmung der zeitabh\"angigen
    Feuerrate.}{\textbf{A)} Rasterplot eines Spiketrains. \textbf{B)}
    Feurerrate aus der instantanen Feuerrate bestimmt. \textbf{C)}
    klassisches PSTH mit der Binning Methode. \textbf{D)} Feuerrate
    durch Faltung mit einem Gauss Kern bestimmt.}\label{psthfig}
\end{figure}


\subsection{Instantane Feuerrate}

\begin{figure}[tp]
  \includegraphics[width=\columnwidth]{isimethod}
  \titlecaption{Instantane Feuerrate.}{Skizze eines Spiketrains
    (oben).  Die Pfeile zwischen aufeinanderfolgenden
    Aktionspotentialen mit den Zahlen in Millisekunden illustrieren
    die Interspikeintervalle. Der Kehrwert des Interspikeintervalle
    ergibt die instantane Feuerrate.}\label{instrate}
\end{figure}

Ein sehr einfacher Weg, die zeitabh\"angige Feuerrate zu bestimmen ist
die sogenannte \determ[Feuerrate!instantane]{instantane Feuerrate}
(\enterm[firing rate!instantaneous]{instantaneous firing rate}). Dabei
wird die Feuerrate aus dem Kehrwert der Interspikeintervalle, der Zeit
zwischen zwei aufeinander folgenden Aktionspotentialen
(\figref{instrate} A), bestimmt. Die abgesch\"atzte Feuerrate
(\figref{instrate} B) ist g\"ultig f\"ur das gesammte
Interspikeintervall. Diese Methode hat den Vorteil, dass sie sehr
einfach zu berechnen ist und keine Annahme \"uber eine relevante
Zeitskala (der Kodierung oder des Auslesemechanismus der
postsynaptischen Zelle) macht. $r(t)$ ist allerdings keine
kontinuierliche Funktion, die Spr\"unge in der Feuerrate k\"onnen
f\"ur manche Analysen nachteilig sein. Au{\ss}erdem wird die Feuerrate
nie gleich Null, auch wenn lange keine Aktionspotentiale generiert
wurden.

\begin{exercise}{instantaneousRate.m}{}
  Implementiere die Absch\"atzung der Feuerrate auf Basis der
  instantanen Feuerrate. Plotte die Feuerrate als Funktion der Zeit.
\end{exercise}


\subsection{Peri-Stimulus-Zeit-Histogramm}
W\"ahrend die Instantane Rate den Kehrwert der Zeit von einem bis zum
n\"achsten Aktionspotential misst, sch\"atzt das sogenannte
\determ{Peri-Stimulus-Zeit-Histogramm} (\enterm{peri stimulus time
  histogram}, \determ[PSTH|see{Peri-Stimulus-Zeit-Histogramm}]{PSTH})
die Wahrscheinlichkeit ab, zu einem Zeitpunkt Aktionspotentiale
anzutreffen. Es wird versucht die mittlere Rate \eqnref{firingrate} im
Grenzwert kleiner Beobachtungszeiten abzusch\"atzen:
\begin{equation}
  \label{psthrate}
  r(t) = \lim_{W \to 0} \frac{\langle n \rangle}{W} \; ,
\end{equation}
wobei die Anzahl $n$ der Aktionspotentiale, die im Zeitintervall
$(t,t+W)$ aufgetreten sind, \"uber trials gemittelt wird.  Eine solche
Rate enspricht der zeitabh\"angigen Rate $\lambda(t)$ des inhomogenen
Poisson-Prozesses. 

Das PSTH \eqnref{psthrate} kann entweder \"uber die Binning-Methode
oder durch Verfaltung mit einem Kern bestimmt werden. Beiden Methoden
gemeinsam ist die Notwendigkeit der Wahl einer zus\"atzlichen Zeitskala,
die der Beobachtungszeit $W$ in \eqnref{psthrate} entspricht.

\subsubsection{Binning-Methode}

\begin{figure}[tp]
  \includegraphics[width=\columnwidth]{binmethod}
  \titlecaption{Bestimmung des PSTH mit der Binning Methode.}{Der
    gleiche Spiketrain wie in \figref{instrate}. Die grauen Linien
    markieren die Grenzen der Bins und die Zahlen geben die Anzahl der Spikes
    in jedem Bin an (oben). Die Feuerrate ergibt sich aus dem
    mit der Binbreite normierten Zeithistogramm (unten).}\label{binpsth}
\end{figure}

Bei der Binning-Methode wird die Zeitachse in gleichm\"aßige
Abschnitte (Bins) eingeteilt und die Anzahl Aktionspotentiale, die in
die jeweiligen Bins fallen, gez\"ahlt (\figref{binpsth} A). Um diese
Z\"ahlungen in die Feuerrate umzurechnen muss noch mit der Binweite
normiert werden. Das ist \"aquivalent zur Absch\"atzung einer
Wahrscheinlichkeitsdichte. Es kann auch die \code{hist()} Funktion zur
Bestimmung des PSTHs verwendet werden. \sindex[term]{Feuerrate!Binningmethode}

Die bestimmte Feuerrate gilt f\"ur das gesamte Bin (\figref{binpsth}
B). Das so berechnete PSTH hat wiederum eine stufige Form, die von der
Wahl der Binweite anh\"angt.  $r(t)$ ist also keine stetige
Funktion. Die Binweite bestimmt die zeitliche Aufl\"osung der
Absch\"atzung. \"Anderungen in der Feuerrate, die innerhalb eines Bins
vorkommen k\"onnen nicht aufgl\"ost werden. Mit der Wahl der Binweite
wird somit eine Annahme \"uber die relevante Zeitskala des Spiketrains
gemacht.

\pagebreak[4]
\begin{exercise}{binnedRate.m}{}
  Implementiere die Absch\"atzung der Feuerrate mit der ``binning''
  Methode. Plotte das PSTH.
\end{exercise}

\subsubsection{Faltungsmethode}

\begin{figure}[tp]
  \includegraphics[width=\columnwidth]{convmethod}
  \titlecaption{Bestimmung des PSTH mit der Faltungsmethode.}{Der
    gleiche Spiketrain wie in \figref{instrate}. Bei der Verfaltung
    des Spiketrains mit einem Faltungskern wird jeder Spike durch den
    Faltungskern ersetzt (oben). Bei korrekter Normierung des
    Kerns ergibt sich die Feuerrate direkt aus der \"Uberlagerung der
    Kerne.}\label{convrate}
\end{figure}

Bei der Faltungsmethode werden die harten Kanten der Bins der
Binning-Methode vermieden. Der Spiketrain wird mit einem Kern
verfaltet, d.h.  jedes Aktionspotential wird durch den Kern ersetzt.
Zur Berechnung wird die Aktionspotentialfolge zun\"achst
``bin\"ar'' dargestellt. Dabei wird ein Spiketrain als
(Zeit-)Vektor dargestellt, in welchem die Zeitpunkte der
Aktionspotentiale als 1 notiert werden. Alle anderen Elemente des
Vektors sind 0. Anschlie{\ss}end wir dieser bin\"are Spiketrain mit
einem Gau{\ss}-Kern bestimmter Breite verfaltet:
 \[r(t) = \int_{-\infty}^{\infty} \omega(\tau) \, \rho(t-\tau) \, {\rm d}\tau \; , \]
wobei $\omega(\tau)$ der Filterkern und $\rho(t)$ die bin\"are Antwort
ist. Bildlich geprochen wird jede 1 in $\rho(t)$ durch den Filterkern
ersetzt (Abbildung \ref{convrate} A). Wenn der Kern richtig normiert
wurde (Integral gleich Eins), ergibt sich die Feuerrate direkt aus der
\"Uberlagerung der Kerne (Abb. \ref{convrate} B). \sindex[term]{Feuerrate!Faltungsmethode}

Die Faltungsmethode f\"uhrt, anders als die anderen Methoden, zu einer
stetigen Funktion was insbesondere f\"ur spektrale Analysen von
Vorteil sein kann. Die Wahl der Kernbreite bestimmt, \"ahnlich zur
Binweite, die zeitliche Aufl\"osung von $r(t)$. Die Breite des Kerns
macht also auch wieder eine Annahme \"uber die relevante Zeitskala des
Spiketrains.

\pagebreak[4]
\begin{exercise}{convolutionRate.m}{}
  Verwende die Faltungsmethode um die Feuerrate zu bestimmen. Plotte
  das Ergebnis.
\end{exercise}

\section{Spike-triggered Average}
Die graphischer Darstellung der Feuerrate allein reicht nicht aus um
den Zusammenhang zwischen neuronaler Antwort und einem Stimulus zu
analysieren.  Eine Methode um mehr \"uber diesen Zusammenhang zu
erfahren, ist der \enterm{spike-triggered average}
(\enterm[STA|see{spike-triggered average}]{STA}). Der STA
\begin{equation}
  STA(\tau) = \langle s(t - \tau) \rangle = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} s(t_i - \tau)
\end{equation}
der $N$ Aktionspotentiale zu den Zeiten $t_i$ in Anwort auf den
Stimulus $s(t)$ ist der mittlere Stimulus, der zu einem
Aktionspotential in der neuronalen Antwort f\"uhrt.

Der STA l\"a{\ss}t sich relativ einfach berechnen, indem aus dem
Stimulus f\"ur jeden beobachteten Spike ein entsprechender Abschnitt
ausgeschnitten wird und diese dann gemittelt werde (\figref{stafig}). 

\begin{figure}[t]
  \includegraphics[width=\columnwidth]{sta}
  \titlecaption{Spike-triggered Average eines P-Typ Elektrorezeptors
    und Stimulusrekonstruktion.}{Der STA (links): der Rezeptor
    wurde mit einem ``white-noise'' Stimulus getrieben. Zeitpunkt 0
    ist der Zeitpunkt des beobachteten Aktionspotentials. Die Kurve
    ergibt sich aus dem gemittelten Stimulus je 50\,ms vor und nach
    einem Aktionspotential. Stimulusrekonstruktion mittels
    STA (rechts). Die Zellantwort wird mit dem STA gefaltet um eine
    Rekonstruktion des Stimulus zu erhalten.}\label{stafig}
\end{figure}

Aus dem STA k\"onnen verschiedene Informationen \"uber den
Zusammenhang zwischen Stimulus und neuronaler Antwort gewonnen
werden. Die Breite des STA repr\"asentiert die zeitliche Pr\"azision,
mit der Stimulus und Antwort zusammenh\"angen und wie weit das Neuron
zeitlich integriert. Die Amplitude des STA (gegeben in der gleichen
Einheit wie der Stimulus) deutet auf die Empfindlichkeit des Neurons
bez\"uglich des Stimulus hin. Eine hohe Amplitude besagt, dass es
einen starken Stimulus ben\"otigt, um ein Aktionspotential
hervorzurufen. Aus dem zeitlichen Versatz des STA kann die Zeit
abgelesen werden, die das System braucht, um auf den Stimulus zu
antworten.

Der STA kann auch dazu benutzt werden, aus den Antworten der Zelle den
Stimulus zu rekonstruieren (\figref{stafig} B). Bei der
\determ[invertierte Rekonstruktion]{invertierten Rekonstruktion} wird
die Zellantwort mit dem STA verfaltet.

\begin{exercise}{spikeTriggeredAverage.m}{}
  Implementiere eine Funktion, die den STA ermittelt. Verwende dazu
  den Datensatz \file{sta\_data.mat}. Die Funktion sollte folgende
  R\"uckgabewerte haben:
  \vspace{-1ex}
  \begin{itemize}
    \setlength{\itemsep}{0ex}
  \item den Spike-Triggered-Average.
  \item die Standardabweichung der individuellen STAs.
  \item die Anzahl Aktionspotentiale, die zur Berechnung des STA verwendet wurden.
  \vspace{-2ex}
  \end{itemize}
\end{exercise}

\begin{exercise}{reconstructStimulus.m}{}
  Rekonstruiere den Stimulus mithilfe des STA und der Spike
  Zeiten. Die Funktion soll Vektor als R\"uckgabewert haben, der
  genauso gro{\ss} ist wie der Originalstimulus aus der Datei
  \file{sta\_data.mat}.
\end{exercise}

\selectlanguage{english}
</pre></body></html>