如何在 R 中的直方图上绘制尖峰时间的指数分布？

Question

所以我的问题是在我上一个问题之后的发展。我一直在努力将尖峰时间作为尖峰列车的光栅图。我采用了 100 的射速并进行了 20 次试验的尖峰训练：代码是：

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：

完成所有这些之后，我的下一个任务是获取尖峰间间隔的向量并获取它们的直方图。因为 ISI 的分布遵循指数分布，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。所以为了首先获得尖峰间时间，我使用了：

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

然后为了获得峰间间隔向量及其直方图，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，我想要的是在直方图中绘制指数分布，以证明尖峰间间隔的指数分布性质。我对使用什么参数和使用哪个速率感到困惑。如果有人使用过 Interspike 间隔绘图，请提供帮助。如果我的数据看起来不完整，我很抱歉，如果我遗漏了什么，请告诉我。

Answer 1

我的研究员刚告诉我一行简单的代码：

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

这给了我这个：

如果有人有办法提高这个过程的效率，请帮助我。

如何在 R 中的直方图上绘制尖峰时间的指数分布？

How to Plot an exponential distribution of spike times over a histogram of them, in R?

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