分析方法¶

本文档整理 canns.analyzer 当前实现的分析与可视化工具，覆盖数据分析（ASA pipeline）、模型可视化、空间指标、RNN 动力学以及模型专用分析。

Note

如需深入了解拓扑数据分析与神经群体流形研究，可参阅 [15, 16, 29, 30]。

概览¶

分析器模块按功能组织，结构如下：

data/ - 实验数据分析与 ASA pipeline
- asa/ - embed/TDA/解码/CohoMap/CohoSpace/PathCompare/FR/FRM
- asa/fly_roi.py - ROI 1D bump 拟合与动画（Fly ROI）
- legacy/ - 早期 CANN2D 数据分析器（兼容旧工作流）
metrics/ - 计算分析（无 matplotlib 依赖）
- spatial_metrics - 空间指标计算
- systematic_ratemap - 系统化放电场统计
- utils - Spike train 转换工具
visualization/ - 绘图和动画（基于 matplotlib）
- core - PlotConfig 统一配置系统
- spatial_plots - 空间可视化
- energy_plots - 能量景观可视化
- spike_plots - Raster 图和发放率图
- tuning_plots - 调谐曲线可视化
- theta_sweep_plots - Theta 扫描可视化
slow_points/ - 不动点分析（Fixed Points）
model_specific/ - 专用模型分析器（如 Hopfield）

ASA pipeline 面向实验神经记录，核心输入为 spike/x/y/t。典型流程：

embed_spike_trains —— 将 spike times 嵌入为 (T, N) 连续矩阵
tda_vis —— 持续同调 + barcode
decode_circular_coordinates_multi —— 解码相位轨迹
plot_cohomap_multi —— 相位投影到真实轨迹
plot_cohospace_*_1d / plot_cohospace_*_2d / compute_cohoscore_1d / compute_cohoscore_2d —— 神经元相位选择性
plot_path_compare_1d / plot_path_compare_2d —— 真实轨迹 vs 解码轨迹
compute_fr_heatmap_matrix / compute_frm —— FR Heatmap / FRM

Note

ASA 的交互式 TUI 由 canns.pipeline.asa 提供，复用同一套 Python API。

spike 支持 dict / list-of-arrays / (T, N) 矩阵
x/y/t 用于轨迹对齐与速度过滤
embed_spike_trains 返回 (spikes_bin, xx, yy, tt)，当 speed_filter=True 时会对齐 x/y/t 并进行速度过滤

预处理	`SpikeEmbeddingConfig` / `embed_spike_trains`
TDA	`TDAConfig` / `tda_vis`
解码	`decode_circular_coordinates` / `decode_circular_coordinates_multi`
相位与路径	`plot_cohomap` / `plot_cohomap_multi` / `plot_path_compare_1d` / `plot_path_compare_2d`
流形与投影	`plot_projection` / `plot_2d_bump_on_manifold` / `plot_3d_bump_on_torus` / `CANN2DPlotConfig`
CohoSpace	`plot_cohospace_trajectory_1d` / `plot_cohospace_trajectory_2d` / `plot_cohospace_neuron_1d` / `plot_cohospace_neuron_2d` / `plot_cohospace_population_1d` / `plot_cohospace_population_2d` / `compute_cohoscore_1d` / `compute_cohoscore_2d`
FR/FRM	`compute_fr_heatmap_matrix` / `save_fr_heatmap_png` / `compute_frm` / `plot_frm`
路径对齐	`align_coords_to_position_1d` / `align_coords_to_position_2d` / `apply_angle_scale`
ROI 1D bump	`roi_bump_fits` / `create_1d_bump_animation` / `CANN1DPlotConfig`

模型仿真结果的主要可视化集中在 canns.analyzer.visualization：

能量景观	`energy_landscape_1d_static` / `energy_landscape_1d_animation` / `energy_landscape_2d_static` / `energy_landscape_2d_animation`
脉冲图	`raster_plot` / `population_activity_heatmap` / `average_firing_rate_plot`
空间可视化	`plot_firing_field_heatmap` / `plot_autocorrelation` / `plot_grid_score` / `plot_grid_spacing_analysis` / `create_grid_cell_tracking_animation`
调谐曲线	`tuning_curve`
Theta 扫描	`create_theta_sweep_grid_cell_animation` / `create_theta_sweep_place_cell_animation` / `plot_grid_cell_manifold` / `plot_population_activity_with_theta`

PlotConfig 与 PlotConfigs 提供统一的绘图配置入口：

canns.analyzer.metrics 提供无绘图库依赖的计算函数：

spatial_metrics
- compute_firing_field：根据 (T, N) 与 (T, 2) 计算空间放电场
- gaussian_smooth_heatmaps：热图平滑
- compute_spatial_autocorrelation：空间自相关
- compute_grid_score / find_grid_spacing：网格细胞指标
systematic_ratemap
- compute_systematic_ratemap：系统化空间采样（Burak & Fiete 风格）

canns.analyzer.slow_points 提供不动点分析工具：

当前提供 Hopfield 相关分析：

HopfieldAnalyzer
- compute_overlap / compute_energy
- analyze_recall （输入/输出一致性）
- estimate_capacity / get_statistics

TDA 在 ASA pipeline 中实现，依赖 canns.analyzer.data.asa.tda：

TDA 适用于检测 环/环面 等低维拓扑结构，可用于评估实验记录与模型预测的一致性。

canns.analyzer 提供从 实验数据分析 到 模型可视化 再到 动力学与专用模型诊断 的全链路工具。推荐工作流：