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HH.rar_H-H模型_H-H simulink_HH模型_HH模型matlab_神经电位

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简介:
本资源包包含关于H-H(霍奇金-赫胥黎)模型的相关资料,包括Simulink和Matlab实现代码。适用于研究神经电位的学者与学生。 我在MATLAB Simulink上搭建了一个H-H模型,可以通过施加不同的电刺激来模拟细胞膜上的神经电位变化。

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  • HH.rar_H-H_H-H simulink_HH_HHmatlab_
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    本资源包包含关于H-H(霍奇金-赫胥黎)模型的相关资料,包括Simulink和Matlab实现代码。适用于研究神经电位的学者与学生。 我在MATLAB Simulink上搭建了一个H-H模型,可以通过施加不同的电刺激来模拟细胞膜上的神经电位变化。
  • HH加高斯噪声_HH_HH仿真_
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    简介:本研究探讨了在霍奇金-赫胥黎(HH)神经元模型中加入高斯噪声的影响,并进行了HH模型的仿真分析,以探究噪声对神经元行为的作用机制。 HH神经元MATLAB模型仿真建模,适合初级学者学习。
  • 代码_GA-BP网络Matlab_
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    本项目为基于MATLAB环境下的GA-BP神经网络模型实现,结合遗传算法优化BP神经网络权重,适用于复杂模式识别和函数逼近等任务。 案例1:利用BP神经网络进行数据分类,在此案例中聚焦于语音特征信号的分类。 案例2:应用BP神经网络对非线性系统建模,并通过该模型实现非线性函数拟合。 案例3:结合遗传算法优化BP神经网络,以提高非线性函数拟合的效果。 案例4:采用神经网络与遗传算法相结合的方法来寻找非线性函数的极值点。 案例5:基于BP_Adaboost方法设计强分类器,并将其应用于公司财务预警模型的构建。
  • MATLAB_PMU_微PMU
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    本项目介绍并实现了一个基于MATLAB的微型相量测量单元(PMU)模型。该模型能够有效地收集和分析电力系统的实时动态数据,为电网监测与控制提供关键支持。 微型PMU模型用于配电网应用的µPMU,在MATLAB/SIMULINK环境中构建了一个模型。该模型解决了模拟滤波器、GPS不确定性和关断标称运行误差及其消除方法的问题。通过标准输入对提议的模型进行了测试,包括单位阶跃频率变化的波形。此外,还评估了不平衡配电网在随机负载变化下的性能。实验结果显示,模型能够准确估计相量幅值、角度和序列分量,并且可以测量频率和谐波含量。
  • 单相H桥PWM仿真
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    本作品为一款基于单相电压H桥结构的PWM(脉宽调制)仿真模型。它能够模拟电力电子电路中的开关行为及其对交流输出的影响,适用于教学与科研用途。 在电力电子课程设计中,我采用双极性PWM技术搭建了SIMULINK模型,并通过MATLAB仿真验证了该技术的有效性。最终获得了很好的仿真结果。
  • H.264 JM测试版本
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    H.264 JM(Joint Model)是一款用于研究和开发的软件参考代码,它为开发者提供了实现高效视频编码标准H.264/MPEG-4 AVC的框架与工具。 这是H.264标准的官方测试模型的最新版本JM18.0,包含了代码和软件说明文档,分享给大家!
  • 网络
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    模糊神经网络模型是一种结合了模糊逻辑与人工神经网络优点的智能计算技术,用于处理不确定性和非线性问题。 模糊神经网络是一种可以查看其他相关资料的研究领域或技术方法。有关该主题的更多信息可以在文档或其他资源中找到。
  • 动机
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    本项目聚焦于创建精确且功能性的电动机模型,旨在教育和演示用途,帮助学习者直观理解电动机的工作原理。 在IT行业中,电机模型是至关重要的计算工具,在自动化、机器人技术、电力系统以及工业控制等领域发挥着关键作用。电机通过将电能转化为机械能或反之来工作,其原理与性能可以通过数学模型进行描述和分析。 本段落深入探讨了电机模型及相关知识点。首先,电机模型分为静态模型和动态模型两种类型:静态模型主要关注稳态条件下的特性,如电压、电流与转速、扭矩的关系;而动态模型则考察变化过程中的行为,包括电磁场的建立时间及瞬态响应等。 1. **电磁场理论**是理解电机工作原理的基础。根据法拉第定律,电机内部的电磁场变化会产生电动势,并激发磁场形成闭合磁路。因此,在构建电机模型时需考虑磁场分布、强度和变化对性能的影响。 2. **电路模型**将电机视为复杂电气网络,包括电阻、电感及电容等元件。通过欧姆定律与基尔霍夫定律描述电流电压关系,例如直流电机的欧姆-磁通模型或交流电机的阻抗模型。 3. 对于交流电机来说,**磁链模型**是关键要素之一。它解释了定子和转子磁场随时间的变化情况,并帮助理解暂态特性。 4. **机电动力学模型**结合牛顿第二定律来分析转子转动时涉及的角动量及转动惯性问题,从而更全面地考虑电机动态响应。 5. 基于上述理论基础,可以设计多种控制策略如PID、滑模或自适应控制等方法实现精确的速度、位置或者扭矩调节目标。 6. 实际应用中借助MATLAB/Simulink、PSIM和PSCAD等软件工具搭建并仿真电机模型以验证设计方案及优化控制器性能。 7. 针对不同类型的电动机(如直流电机、交流异步电机、同步电机以及无刷直流电机BLDC或开关磁阻电机SRM),其建模方法也会有所区别,每种都有独特的特性和应用场合。 8. 在嵌入式系统中使用实时优化过的计算模型可以更好地满足硬件资源限制下的快速控制需求。 通过深入研究和掌握这些概念与技术手段,工程师能够准确预测电动机性能、改进设计并提升整体系统的稳定性和效率。随着科技的进步与发展,电机建模方法也在不断更新迭代以应对新能源及智能制造领域的新挑战。
  • FNN.m(网络
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    FNN.m是一种融合了模糊逻辑与人工神经网络优势的计算模型,适用于处理不确定性和非线性问题,广泛应用于模式识别、控制等领域。 在MATLAB中实现的模糊神经网络算法可以根据需要加入其他的聚类分析算法来确定模糊规则的数量。该算法构建了一个基本的模糊推理系统,并且可以依据具体项目需求进行相应的调整与优化。