Rasterplot:绘制神经元放电序列的工具
RASTERPLOT.M 用于绘制神经元放电序列的光栅图。
RASTERPLOT(T,N,L) 绘制 N 次试验的放电时间光栅图,其中 T 为样本中的放电时间,每次试验长度为 L 个样本,采样率为 1kHz。放电时间根据试验长度进行排列。
RASTERPLOT(T,N,L,H) 在轴句柄 H 中绘制光栅图。
RASTERPLOT(T,N,L,H,FS) 在轴句柄 H 中绘制光栅图,并使用 FS (Hz) 的采样率。
示例:
t=[10 250 9000 1300,1600,2405,2900];rasterplot(t,3,1000)
Matlab
9
2024-05-20
MATLAB代码影响神经元行动电位传播速度受AIS可塑性影响
这是项目的代码:神经元行动电位传播速度受AIS可塑性影响,包括数据分析方法(MATLAB R2017a)和模拟代码(NEURON 7.6.5 + Python3.6.6)。
Matlab
5
2024-09-29
隐层神经元数选择在 BP 神经网络中的影响
隐层神经元数的选择影响神经网络的训练能力。如果太少,网络可能无法学习;如果太多,会导致训练时间过长,泛化能力下降和容错性差。不同隐层神经元数的示例结果表明,神经元数的差异会影响训练误差曲线。
算法与数据结构
7
2024-05-26
单神经元PID控制算法的MATLAB实现
单神经元PID控制算法是一种结合传统PID控制器与神经网络的方法,在自动化控制领域广泛应用。本项目提供了位置式和增量式两种实现方式。位置式PID控制算法直接计算控制器输出作为系统输入,MATLAB中的sn_pid_position.m文件可能包含相应函数。增量式PID控制算法则更新控制量的增量,避免系统振荡,MATLAB中可能使用sn_pid_increment.m文件实现。单神经元网络通过Sigmoid或Tanh激活函数学习和自适应地调整PID参数,优化控制性能。MATLAB提供神经网络工具箱用于构建、训练网络,并使用SIMULINK环境进行系统仿真。项目提供智能和自适应的控制策略,满足不同
算法与数据结构
7
2024-07-18
Fitz-Hugh-Nagumo模型代码集生成神经元网络的Matlab实现
这是一组基于Fitz-Hugh Nagumo模型的代码,用于生成神经元网络,采用Matlab开发。
Matlab
7
2024-10-02
Pietto等人EEG方法数据及其Matlab代码的影响
Pietto等人(2018年)的数据和分析代码已经在PloS ONE上发布。他们使用Matlab进行分析,并使用了趋势去波动分析(DFA)和小波去噪。该研究由阿根廷Uniplid de Neurobiología Aplicada(CEMIC-CONICET)和Inteligencia Artificial Aplicada实验室(Instituto de Cs。de la Computación,Fac。de Cs。Exactas y Naturales,UBA-CONICET)合作进行,探索不利环境对大脑结构和功能的影响。
Matlab
8
2024-10-02
Siegert神经元的作用及其在神经科学中的应用
如果y=siegert(x,w,param),一个带有泊松过程输入的积分和激发神经元,在长时间内平均,其输出激发速率将与输入激发速率相匹配: rate_out=siegert(rate_in,w,param)。siegert神经元不仅提供了时间步模型与事件驱动模型之间的桥梁,还在神经科学中扮演重要角色。
Matlab
7
2024-08-18
交感神经节前神经元(Briantetal.2014)
Matlab 代码:
交感神经节前神经元(Briantetal.2014)
Matlab
10
2024-05-13
Live Script尖峰神经元模型仿真MATLAB开发技巧分享
本项目包含实时脚本和两个应用程序,模拟了知名的尖峰神经元模型,已被学术界广泛认可。实时脚本展示了神经科学的示例,演示了实时控件和任务的功能,以及将代码转换为本地函数等特性。其中包括神经元对外部电流脉冲的响应,用户可以调整多组参数,包括膜参数和电流脉冲的幅度和宽度。该模型的微分方程可通过正向Euler方法和MATLAB内置ode求解器求解,前者简单易懂但准确性较低,后者需要Symbolic Math Toolbox支持。用户可通过实时控制进行选择。
Matlab
4
2024-09-29