SNN_benchmark

函数 benchmark(n, expression) 用于测试表达式的性能。它会将指定的表达式 expression 重复执行 n 次，并返回结果 0。该函数主要用于性能测试，而非实际应用场景。

The Canterbury Corpus provides a standardized set of files for evaluating the effectiveness of lossless data compression algorithms. Researchers utilize this benchmark to compare the performance of different compression methods, analyze compression ratios achieved, and conduct statistical analysis on the results. The corpus comprises diverse file types, enabling a comprehensive assessment of compression algorithms across various data domains. Detailed documentation, including descriptions of the corpora and compression methods employed, facilitates consistent and reproducible research in lossless data compression.

SNN 聚类算法实现，提供数据挖掘研究参考。

Matlab精度验证代码，基于事件的深度学习体系结构EDBN，使用仅100张图像来模拟人脑能量效率，进行SNN的训练。这项工作最初发表于“带有尖峰深层信念网络的实时分类和传感器融合”一书中，作者包括Peter O'Connor、Daniel Neil等。原始文件位于特征快速向量化实现，提供了完整算法的原型示例，方便学习和扩展。

蔡氏电路matlab仿真代码神经网络论文列表包括BindsNet、Brain2、SpykeTorch、北欧语、尖刺果冻、Nengo、PySNN、SNN_toolbox等。SNN对抗鲁棒性的研究包括ECCV 2020的“深尖刺神经网络的固有对抗鲁棒性：离散输入编码和非线性激活的影响”以及IJCNN 2019的“尖刺神经网络的对抗鲁棒性的综合分析”。此外，还涉及到基于随机乙状神经元的神经网络的鲁棒性研究。

这段代码展示了对称最近邻（SNN）滤波器的实现，这是一种二维非线性滤波器，用于减少图像中的噪声并保留边缘信息。首先，从'saturn.png'读取RGB图像，转换为灰度图后加入高斯噪声，然后应用SNN滤波器进行处理。