如何在 R 中绘制尖峰时间在直方图上的指数分布？

Question

所以我的问题是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序列的光栅图。我的发射率为 100，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))
}

这给出了结果：

完成所有这些后，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。由于 ISI 的分布遵循指数分布，因此如果我使用相同的数据绘制 ISI 的指数分布，它将与由直方图的高度绘制的曲线相匹配。 因此，为了首先获得峰间时间，我使用了：

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

然后为了获取峰间间隔及其直方图的向量，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。我对使用哪些参数以及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。如果我的数据似乎不完整，我很抱歉，如果我遗漏了什么，请告诉我。

Answer 1

我的研究员同事刚刚告诉我几行简单的代码：

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

这给了我这个：