神经元放电
当前话题为您枚举了最新的神经元放电。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
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
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2024-05-20
Matlab代码影响:Medlock等人(2018)的SFO神经元爆发和强直放电行为
Matlab代码
此代码有助于分析Medlock等人(2018年)研究中SFO神经元的爆发和强直放电行为。
Matlab
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2024-04-30
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
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2024-05-13
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,满足不同场景需求。
算法与数据结构
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2024-07-18
神经元自适应PID控制器仿真研究
神经元自适应PID控制器仿真研究是一个深度探讨控制理论与实践结合的课题,主要涉及神经网络和PID控制器在系统控制中的应用。研究关注如何利用神经网络的自适应学习能力改进传统的PID控制器,以提高控制系统的性能。PID控制器是工业自动化领域中常用的控制算法,通过调整比例、积分和微分参数实现对系统的精确控制。然而,PID参数的整定通常依赖于经验或试错法,面对复杂、非线性或时变系统时可能导致效率低下。神经元网络,特别是人工神经网络(ANN),模拟人脑神经元工作原理,具有强大的非线性映射和自适应学习能力。在自适应PID控制中,神经网络可作为参数调整器,动态学习优化PID控制器参数以适应系统变化。研究包括神经网络结构设计、训练、自适应算法设计、PID控制器集成、系统仿真、性能评估、优化调整和实际应用探索,提升控制系统的自适应能力和精度。
算法与数据结构
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2024-07-18
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
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2024-08-18
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
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2024-05-26
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
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2024-09-29
探索神经元动力学:从单细胞模型到群体节律
神经元动力学建模之旅
这本教材专为高等本科生和研究生设计,引导他们进入数学和计算神经科学的迷人世界。无需高深的生物学背景,只需微积分和高中物理知识,你就能开启这段探索之旅。
旅程亮点:
单个神经元及其动力学模型: 深入理解神经元的内部工作机制,并学习如何用数学模型描述其行为。
神经元网络: 探索神经元之间通过突触和间隙连接的相互作用,以及由此产生的复杂网络动力学。
群体节律: 解开神经元群体中节律活动的起源和功能,揭示大脑协调运作的奥秘。
突触可塑性: 탐구突触连接强度如何随时间改变,以及这对学习和记忆的影响。
实用工具:
教材配套提供丰富的Matlab程序和Python代码,帮助你将理论付诸实践,并可视化神经元动力学的奇妙之处。
Matlab
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2024-04-30
构建与应用径向基函数混沌神经元系统的深入研究
径向基函数混沌神经网络模型与径向基函数混沌神经元模型被建立,通过分析其在产生混沌后的收敛特性,深入探究混沌系统的持久性。研究过程中,通过撤销模拟退火策略,使过程无法收敛,从而成功构建出永久保持混沌状态的混沌神经元动力系统。针对该系统的时间序列指标进行了详细分析,证明了其在保持混沌状态方面的可行性。此外,该系统还被成功应用于灰度图像的加密解密,阐述了该算法的原理、流程及其抗穷举能力,考察了原图像与加密图像的直方图特性,证实了该算法具有较强的抗统计分析能力。
统计分析
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2024-10-28