要自动检测这些点。这样对吗？
你能再展示一些图片吗?
我如何在向上和向下的斜坡上设置动作电位的阈值来定义宽度?
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你好,
我做的动作电位分析，在目前我使用的ginput用于分析宽度手动定义我的阈值，但是我想为曲线的宽度的分析设定相同的y值。现在，我放大到数字，试图设置x和y的积分获得AP的宽度。
我的用于制造图和用于定义的变量手动设置ginput值的代码：
% Roksana的脚本来绘制。smr AP数据
% 20210127
%用于故障诊断分析-清理工作空间
清晰的
关闭全部
％进口数据
加载（“C: \ xyz.mat”）
％定义信道到情节
数据= xyz;
VM = data.values;
百分比x轴按间隔
T = linspace(0, length(vm)*data.interval,length(vm));
情节(t, vm)
包含('时间（s）'）
ylabel ('压（MV）'）
标题(膜电位的）
%在图中选择的2个点之间找到最大Vm值
[x, y] = ginput(2);
%报告AP宽度的值
xfirst = x (1, 1)
xsecond = X（2,1）
用于参数计算的舍入值
xpt1 = ROUND（X（1））;
xpt2 = ROUND（X（2））;
ypt1 =圆形（Y（1））;
ypt2 =圆(y (2));
在x轴上第一和第二点之间找一个点
Isin = (t >= xpt1 & t <= xpt2);
找出x轴上两点之间的峰值
% =最大峰值(vm(型号)
峰= max (vm)
％显示槽（MV）;从基线
APtrough =分钟（VM（ISIN））
%%显示AP振幅（毫伏）
APamp =（峰值+（ypt1 *（ - 1）））
% %显示半振幅(mV)
APhalfamp = ((peak-APtrough) * 0.5)
%%%区曲线和从阈值宽度值下 - 需要放大%%%
％暂停脚本直到按下按钮用于放大
变焦在；
暂停();
变焦离开；
%在图中选择的2个点之间找到最大Vm值
[A，B] = ginput（2）;
%报告AP宽度的值
thresholdt1 = (1,1)
thresholdt2 = A（2,1）
thresholdValue1 = b (1)
thresholdValue2 = B（2）
% %显示宽度(女士)
宽度= (thresholdt2 - thresholdt1)*1000%%%%需要用阈值来定义
% %显示半角(女士)
APhalfwidth =(宽/ 2)
接受的答案
明星黾
2021年2月2日
编辑:明星黾
2021年2月2日
我不确定这有多可靠，因为我们只有一个记录。然而，如果它们是相似的，它可能很容易适应其他记录。
D =负载(“xyz.mat”）;
F =字段名(D);
C = struct2cell (D);
Ch1s = C {1} .values;%信号向量
L1 = numel（Ch1s）;%的长度
。Ch1t = linspace（0，L1，L1）'* C {1} .interval;%的时间向量
(CPL, m, b) = ischange (Ch1s,“线性”，“阈值”10);%要求R2017b或更高版本
if ((m>1) = 1，'第一的'）;
CP2 =查找（（M <1），1，“最后一次”）;
数字
情节(Ch1t Ch1s)
持有在
%的阴谋(Ch1t, m)
情节(Ch1t (cp1) Ch1s cp1 (),'^ R'）
图（Ch1t（CP2），Ch1s（CP2）“虚拟现实”）
持有离开
网格
包含('时间（s）'）
ylabel ('压（MV）'）
标题(膜电位的）
pw = Ch1t(cp2) - Ch1t(cp1);%脉冲宽度
文本（Ch1t（CP1），Ch1s（CP1）“\ rightarrow”，“HorizontalAlignment”，“对”，“VerticalAlignment”，'中间'，“FontWeight”，'胆大'）
文本（Ch1t（CP2），Ch1s（CP2），sprintf的（'\\leftarrow Width = %.4f'，PW）“HorizontalAlignment”，'剩下'，“VerticalAlignment”，'中间'，“FontWeight”，'胆大'）
生产这种情节：
编辑-
(2021年2月2日19:28)
我的代码使用新发布的
“AP2.mat”
：
我的代码，否则不变，除了导入新的数据文件，以及增加的精度
sprintf
数字领域。
．
答案(1)
马修•诺伊
2021年2月2日
这是我第一次以使其完全自动化的尝试
基于这个优秀的提交(附加函数):分段线性插值
所以我试着用5段线性段来匹配你的数据，剩下的就会自动生成
其它方法也工作（例如，基于衍生物，但是这可能是对噪声敏感）
% Roksana的脚本来绘制。smr AP数据
% 20210127
%用于故障诊断分析-清理工作空间
清晰的
关闭全部
％进口数据
加载（“xyz.mat”）
％定义信道到情节
% data = xyz;
% vm = data.values;
％S2C1_17082020_WM_apomorphine_20uM_Ch1 =
％
带有字段的% struct:
％
%的标题:“电压”
% comment: 'No comment'
％间隔：4.0000e-05
％规模：0.0153
%抵消:0
%单位:“mV”
％启动：0
％长度：1122
%值:[1122×1 double]
vm = S2C1_17082020_WM_apomorphine_20uM_Ch1.values;
样品=长度(vm);
dt = S2C1_17082020_WM_apomorphine_20uM_Ch1.interval;
t_final = * dt样品;
百分比x轴按间隔
% t = linspace(0, length(vm)*data.interval,length(vm));
T = linspace(0, t_final,samples);
图(1);
情节(t, vm)
包含('时间（s）'）
ylabel ('压（MV）'）
标题(膜电位的）
％五个直线段近似
%首先选择5个点中的3个:开始，峰值(最大值)，结束
[vm_max，IND] = MAX（VM）;
x_vm_max = t(印第安纳州);
fminsearch的初始化
Xdata = t(:);ydata = vm(:);
A =（MAX（XDATA）-min（XDATA））/ 4;B = A * 2;
全球的外部数据YDATA x_vm_max vm_max
x0 = [a, b];
X = fminsearch(@obj_fun, x0);
a_sol = x (1);b_sol = x (2);
ξ= [min (xdata)、a_sol x_vm_max, b_sol,马克斯(xdata)];1-D查表“x”点的%向量
YI = lsq_lut_piecewise（XDATA，YDATA，XI）;%获取一维查表“y”点的向量
%情节适合
图(2);
情节(xdata ydata,“。”习,咦,'+ - '）
传奇('的实验数据（X，Y（X））'，“附近地区分(XI, YI)”）
标题(分段一维查表最小二乘估计）
% selected threshold = x = a_sol和x = b_sol对应的y值的最大值
vm1 = interp1 (XI,咦,a_sol);
VM2 = interp1（XI，YI，b_sol）;
阈值=装天花板(max (vm1, vm2));让我们把它四舍五入到上一个整数值
%最后，选中的高于“阈值”的y值为
印第安纳州=找到(vm >阈值);
vm_select = vm(印第安纳州);
t_select = t(印第安纳州);
图（3）;
情节(t, vm, t_select vm_select,'+ - '）
传奇(的实验数据，“选择数据”）
包含('时间（s）'）
ylabel ('压（MV）'）
标题(膜电位的）
%%显示AP振幅（毫伏）
APamp =（vm_max - （VM1 + VM2）/ 2）%计算峰值和“基线”在同一x位置的差= vm1和vm2的平均值
% %显示半振幅(mV)
% APhalfamp = ((peak- ap槽)*0.5)%不确定在这里做什么
% %%%曲线下的区域和阈值的宽度-需要缩放%%%
面积= trapz (t_select vm_select-min (vm_select))%单位吗?mV *年代;NB:要计算面积，必须对y进行偏移，使y的最小值为零
% %显示宽度(女士)
这是a_sol和b_sol之间的x距离
Xwidth = 1000 *（ - a_sol + b_sol）％单位：毫秒
％宽度=（thresholdt2 - thresholdt1）* 1000只%%%%需要由阈值限定
% % %显示半角(女士)
％APhalfwidth =（宽度/ 2）
APhalfwidth = (Xwidth / 2)
％%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
功能ERR = obj_fun（x）的
全球的外部数据YDATA x_vm_max vm_max
ξ= [min (xdata) x (1) x_vm_max, x(2),马克斯(xdata)];1-D查表“x”点的%向量
YI = lsq_lut_piecewise（XDATA，YDATA，XI）;%获取一维查表“y”点的向量
Yint = interp1（XI，YI，XDATA）;
呃= ((Yint-ydata) ^ 2)总和;
结束
3评论
马修•诺伊
在2021年2月3日
你好
我再次测试了我的代码与LUT与你的新数据，得到了“正常”行为不像你
?？
总之，我最后做了非常简单的数学运算，不再需要花哨的函数了
我发现最好的IMO结果是通过在数据的一阶导数上使用一个固定阈值的规则(不再平滑，也不再LUT等等)，也许这个固定值(大约4e3 mV/s)对你来说有一些物理意义;
我用两个提供的数据集进行了测试，我对结果非常满意!
你只需要
firstsecondderivatives
亚
功能
下面的代码:
％进口数据
%的负载(“xyz.mat”)
加载（“AP2.mat”）
vm = S2C1_17082020_WM_apomorphine_20uM_Ch1.values;
样品=长度(vm);
dt = S2C1_17082020_WM_apomorphine_20uM_Ch1.interval;
t_final = * dt样品;
百分比x轴按间隔
T = linspace(0, t_final,samples);
上的数据计算％一阶导数
[dvm, ddvm] = firstsecondderivatives(t,vm);
图(1);
副区（2,1,1），图（吨，VM，“b”）;
ylabel (“V (mV)”）;
副区（2,1,2），图（吨，DVM，“b”）;
ylabel (“dV / dt (mV / s)”）;
包含('时间（s）'）;
标题(膜电位的）
％第一拐点具有最大斜率的斜率约为1 / N个（正的阈值，正斜率）
% 2膝点的斜率约为最大斜率的1/N(负阈值，正斜率)
% a_pos1 = 150;
% pos_slope_max = max(dvm(dvm>=0));
％pos_slope_trigger = pos_slope_max / a_pos1;％4E3
pos_slope_trigger = 4E3;
% a_pos2 = 25;
％neg_slope_max =分钟（DVM（DVM <= 0））;
％neg_slope_trigger = neg_slope_max / a_pos2;％-4e3
neg_slope_trigger = 4 e3;
indpos =查找（DVM> = pos_slope_trigger）
t0_pos1 = t (indpos (1));
indneg =查找（DVM <= neg_slope_trigger）
t0_pos2 = T（indneg（结束））;
t0_pos1 vm_knee1 = interp1 (t,虚拟机,“线性”）;
t0_pos2 vm_knee2 = interp1 (t,虚拟机,“线性”）;
图(2);
情节(t,虚拟机,“b”t0_pos1 vm_knee1,'+ R't0_pos2 vm_knee2,“+ g”）
ylabel (“V (mV)”）
包含('时间（s）'）
标题(膜电位的）
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