• 正在设计一个主要目标，即协助你查看和解释电录音，Stimfit提供的支持最受欢迎的文件的格式采用的领域和可以让你来跟踪自发地发生的事件，突触行动的潜力以及突触流，以及更多，感谢所有算法整合为一体。

    更具体的程序的重点，应该说，电生理获得的信号使用贴片夹具技术可分析和检测程序，可以进行。 换言之，既有模型测试和定量的信号可以处理没有一个问题，并执行各种实验，在实验室应作为证明了这一点。

    关于文件的格式程序的支持，应该指出的是，爱幼学校的二进制数据，以轴突的文本的文件,ASCII,HDF5，并HEKA文件，以及伊戈尔二波浪，更应该被包括在内。

    更重要的是，用户可能有兴趣知道，Stimfit是去图书馆是Biosig，它使用了作为后端的文件I/O.还值得指出的是，增强的软件工具的能力是可能的，如果你再这或顽固，什么Python壳的嵌入程序。

  • किया जा रहा के साथ बनाया गया एक मुख्य उद्देश्य है मन में, अर्थात् में मदद करने के लिए आप को देखने के लिए और व्याख्या electrophysiological रिकॉर्डिंग, Stimfit के लिए समर्थन समेटे हुए सबसे लोकप्रिय फ़ाइल स्वरूपों के क्षेत्र में कार्यरत है और आप की अनुमति देता है का ट्रैक रखने के लिए अनायास होने वाली घटनाओं, प्रीसानेप्टिक कार्रवाई क्षमता के रूप में अच्छी तरह के रूप में पोस्टअन्तर्ग्रथनी धाराओं, और बहुत अधिक के लिए धन्यवाद, सभी एल्गोरिदम यह एकीकृत करता है ।

    करने के लिए और अधिक विशिष्ट होना करने के लिए इस कार्यक्रम का ध्यान केंद्रित है, यह कहा जाना चाहिए कि electrophysiological संकेतों का उपयोग कर प्राप्त पैच-दबाना तकनीक का विश्लेषण किया जा सकता है, और पता लगाने की दिनचर्या बाहर किया जा सकता है के रूप में अच्छी तरह से. आदेश शब्दों में, दोनों मॉडल परीक्षण और मात्रा का ठहराव के संकेत के बिना संभाला जा सकता है एक मुद्दा है, और विभिन्न प्रयोगों प्रदर्शन प्रयोगशाला में कार्य करना चाहिए के रूप में गवाही के लिए इस है.

    के रूप में संबंध फ़ाइल स्वरूपों के कार्यक्रम का समर्थन करता है, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि सीएफएस बाइनरी डेटा, अक्षतंतु पाठ फ़ाइलें, ASCII, HDF5, और HEKA फ़ाइलें, के रूप में अच्छी तरह के रूप में इगोर बाइनरी लहरों, और अधिक शामिल किया जाना चाहिए.

    क्या अधिक है, उपयोगकर्ताओं में रुचि हो सकती है कि पता करने के लिए Stimfit के जाने के लिए पुस्तकालय है Biosig, जो इसे का उपयोग करता है के रूप में एक बैकेंड के लिए फ़ाइल मैं/ओ यह भी है कि बाहर इशारा लायक बढ़ाने के सॉफ्टवेयर उपयोगिता की क्षमताओं संभव है यदि आप करने के लिए सहारा Scipy या NumPY, के साथ क्या अजगर खोल में एम्बेडेड कार्यक्रम है ।

  • Being designed with one main purpose in mind, namely to help you view and interpret electrophysiological recordings, Stimfit boasts support for the most popular file formats employed in the field and allows you to keep track of spontaneously occurring events, presynaptic action potentials as well as postsynaptic currents, and much more, thanks to all the algorithms it integrates.

    To be more specific as to the program’s focus, it should be said that electrophysiological signals obtained using patch-clamp techniques can be analyzed, and detection routine can be carried out as well. In order words, both model testing and quantification of signals can be handled without an issue, and various experiments performed in the lab should act as testimony to this.

    As regards the file formats the program supports, it should be noted that CFS binary data, Axon text files, ASCII, HDF5, and HEKA files, as well as Igor binary waves, and more should be covered.

    What’s more, users might be interested to know that Stimfit’s go-to library is Biosig, which it uses as a backend for file I/O. It is also worth pointing out that enhancing the software utility’s capabilities is possible if you resort to Scipy or NumPY, what with the Python shell embedded in the program.