Review: Methods of firing rate estimation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985823%3A_____%2F19%3A00511948" target="_blank" >RIV/67985823:_____/19:00511948 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1016/j.biosystems.2019.103980" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.biosystems.2019.103980</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.biosystems.2019.103980" target="_blank" >10.1016/j.biosystems.2019.103980</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Review: Methods of firing rate estimation
Popis výsledku v původním jazyce
Neuronal firing rate is traditionally defined as the number of spikes per time window. The concept is essential for the rate coding hypothesis, which is still the most commonly investigated scenario in neuronal activity analysis. The estimation of dynamically changing firing rate from neural data can be challenging due to the variability of spike times, even under identical external conditions, hence a wide range of statistical measures have been employed to solve this particular problem. In this paper, we review established firing rate estimation methods, briefly summarize the technical aspects of each approach and discuss their practical applications.
Název v anglickém jazyce
Review: Methods of firing rate estimation
Popis výsledku anglicky
Neuronal firing rate is traditionally defined as the number of spikes per time window. The concept is essential for the rate coding hypothesis, which is still the most commonly investigated scenario in neuronal activity analysis. The estimation of dynamically changing firing rate from neural data can be challenging due to the variability of spike times, even under identical external conditions, hence a wide range of statistical measures have been employed to solve this particular problem. In this paper, we review established firing rate estimation methods, briefly summarize the technical aspects of each approach and discuss their practical applications.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10102 - Applied mathematics
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA17-06943S" target="_blank" >GA17-06943S: Přesnost neuronálního kódování a její adaptace na statistiku stimulu</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Biosystems
ISSN
0303-2647
e-ISSN
—
Svazek periodika
183
Číslo periodika v rámci svazku
Sep
Stát vydavatele periodika
IE - Irsko
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
103980
Kód UT WoS článku
000483006300003
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85067612711