高密度电生理探针为人类和非人类动物中的系统神经科学4开辟了新的可能性，但是记录记录时探针运动（或漂移）对下游分析提出了挑战5，尤其是在人类记录中。在这里，我们以四个主要贡献的算法称为Dredge（7 E Egistredy的7 e egistration d ata d ata）的算法（d ectreghized r egistration）的算法进行了改进。首先，除了从动作电位（AP）检测到的9个尖峰外，我们还将以前的分散8种方法扩展到利用本地场电位（LFP）的多频道信息（LFP）。第二，我们表明基于LFP的方法10可以在子秒时间分辨率下进行注册。第三，我们引入了有效的在线11运动跟踪算法，允许该方法扩展到更长和更高的空间分辨率12录音，这可以促进实时应用程序。最后，我们通过考虑实际数据中发生的非组织性并自动化14个参数选择来提高13方法的鲁棒性。共同实现了来自人类和小鼠的15个具有挑战性的数据集的完全自动化的可扩展注册。16