r - 如何在R的直方图中绘制峰值时间的指数分布？

因此，我的问题追随上一个问题的发展。我一直在努力获取尖峰时间，作为尖峰火车的光栅图。我的射击速度为100，并进行了20次试验的秒杀训练:代码如下:

fr = 100
dt = 1/1000 #dt in milisecond
duration = 2 #no of duration in s
nBins = 2000 #SpikeTrain
nTrials = 20 #NumberOfSimulations
MyPoissonSpikeTrain = function(p, fr= 100) {
  p = runif(nBins)
  q = ifelse(p < fr*dt, 1, 0)
  return(q)
}

set.seed(1)
SpikeMat <- t(replicate(nTrials, MyPoissonSpikeTrain()))

plot(x=-1,y=-1, xlab="time (s)", ylab="Trial",
main="Spike trains",
ylim=c(0.5, nTrials+1), xlim=c(0, duration))
for (i in 1: nTrials)
{
  clip(x1 = 0, x2= duration, y1= (i-0.2), y2= (i+0.4))
  abline(h=i, lwd= 1/4)
  abline(v= dt*which( SpikeMat[i,]== 1))
}

结果如下:


完成所有这些操作后，我的下一个任务是获取“峰值间间隔”的向量并获得它们的直方图。因为ISI的分布遵循指数分布，所以如果我用相同的数据绘制ISI的指数分布，它将与直方图的高度所形成的曲线相匹配。
因此，为了首先获得尖峰时刻，我使用了:

spike_times <- c(dt*which( SpikeMat[i, ]==1))

然后为了获得尖峰间隔及其直方图的向量，我使用了以下命令行，

ISI <- diff(spike_times)
hist(ISI, density= 10, col= 'blue', xlab='ISI(ms)', ylab='number of occurences')

它给了我这个情节:



现在，我要在直方图中绘制指数分布，以证明峰值间间隔的指数分布性质是正确的。我对使用哪些参数以及使用哪种速率感到困惑。如果有人使用Interspike间隔绘图，请提供帮助。很抱歉，如果我的数据似乎不完整，请告知我是否遗漏了一些信息。

最佳答案

我的研究员只是告诉我简单的代码行:

x <- seq(0, 0.05, length=1000)
y <- dexp(x, rate=100)
lines(x,y)

这给了我，这:


如果有人有任何方法可以使此过程更有效，请帮助我。

关于r - 如何在R的直方图中绘制峰值时间的指数分布？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/49732696/