小脑浦肯野细胞（P-细胞）的电生理数据的分析提出了独特的挑战尖峰分选。复杂的尖峰具有从一个事件到下一个事件显著变化的波形，从而引起错误识别的问题。即使复杂的尖峰信号被正确地检测到，简单的尖峰信号也可能属于不同的P细胞，从而增加了错误归因的危险。为了解决这些识别和归因问题，我们编写了一个开源的半自动化软件P-sort，然后通过分析记录在三个物种中的P细胞数据来测试它：绒猴，猕猴和小鼠。像其他排序软件一样，P-sort依赖于非线性降维来聚类尖峰。但是杠杆股票杠杆港币杠杆，它也使用简单和复杂尖峰之间