如何在R的直方图上绘制尖峰时间的指数分布？

Question

所以我的问题跟随我上一次的发展。 我一直在尝试将尖峰时间作为尖峰列车的rastor情节。 我的射击率为100，并获得20次试验的加速训练：代码为：

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))
}

这给出了结果：

完成所有这些之后，我的下一个任务是获得Inter-Spike间隔的向量并获得它们的直方图。 由于ISI的分布遵循指数分布，如果我绘制具有相同数据的ISI的指数分布，它将匹配由直方图的高度产生的曲线。 因此，为了首先获得interpike时间，我使用了：

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

然后为了得到一个interpike间隔的矢量及其直方图，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，我想要的是绘制直方图中的指数分布，证明了峰值间隔的指数分布特性。 我对使用什么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，请帮忙。 如果我的数据看起来不完整，我很抱歉，如果我错过了什么，请告诉我。

Answer 1

我的研究员刚给我讲了一行简单的代码：

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

这给了我，这个：

如果有人有办法让这个过程更有效率，请帮助我。