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基于MATLAB的第三代SNN脉冲神经网络IF-Neurons神经元模拟与仿真，附带操作视频

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简介：
本项目采用MATLAB平台构建了第三代SNN（脉冲神经网络）模型，并详细模拟了IF-Neurons神经元的行为。包含实用的操作指导视频，便于学习和应用。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：SNN脉冲神经网络 3. 内容：第三代SNN脉冲神经网络中IF_Neurons神经元的MATLAB模拟和仿真实验。在SNN脉冲神经网络中的IF_Neurons神经元仿真过程中，代码如下所示： ``` RI = I_e_vect(i) * R_m; if (V_vect(i) > V_th) % 神经元产生脉冲 spike_flag=1; Times=0; end ``` 4. 注意事项：在运行MATLAB程序时，请确保当前文件夹路径为程序所在的位置，具体操作可以参考提供的视频录像。

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  • 基于MATLAB的第三代SNN脉冲神经网络IF-Neurons神经元模拟与仿真，附带操作视频
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    本项目采用MATLAB平台构建了第三代SNN（脉冲神经网络）模型，并详细模拟了IF-Neurons神经元的行为。包含实用的操作指导视频，便于学习和应用。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：SNN脉冲神经网络 3. 内容：第三代SNN脉冲神经网络中IF_Neurons神经元的MATLAB模拟和仿真实验。在SNN脉冲神经网络中的IF_Neurons神经元仿真过程中，代码如下所示： ``` RI = I_e_vect(i) * R_m; if (V_vect(i) > V_th) % 神经元产生脉冲 spike_flag=1; Times=0; end ``` 4. 注意事项：在运行MATLAB程序时，请确保当前文件夹路径为程序所在的位置，具体操作可以参考提供的视频录像。
     
  • 基于MATLAB 2021a的SNN中IF神经元脉冲仿真的测试
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    本研究利用MATLAB 2021a软件平台，针对基于积分发射（IF）模型的 spiking neural network (SNN) 进行仿真与测试，深入分析其脉冲发放特性。 版本：MATLAB 2022a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 领域：SNN（脉冲神经网络）。 内容描述：本段文字涉及在SNN中的IF神经元脉冲的MATLAB仿真。具体参数如下： - 时间步长 `dt` 设定为 0.1 毫秒 (ms)。 - 总运行时间 `t_time` 设定为 100 毫秒(ms)。 - 突触阈值电压 `V_th` 设定为 10 mV。 - 静息膜电位 `V0` 设定为 1 mV。 - 膜电阻 `R_m` 设置为 10 MΩ（兆欧姆）。 - 时间常数 `tau` 定义为 10 ms。 - 突触后脉冲后的电压重置值 `V_res` 设定为 1 mV。 注意事项：在运行MATLAB程序时，请确保当前工作文件夹路径正确指向包含仿真代码的文件夹。具体操作可参考提供的视频教程。
     
  • 基于MATLAB的第三代SNN神经网络仿真
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    本研究利用MATLAB平台开发了第三代脉冲神经网络(SNN)仿真实验系统，深入探索其在复杂信号处理与模式识别中的应用潜力。 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 领域：SNN脉冲神经网络 内容：基于MATLAB的第三代SNN脉冲神经网络仿真实现。代码如下： ```matlab epoch = T / ms; for i = 1:floor(epoch / 4) for j = 1:4 loc = fix(4 * (i - 1) * ms + find(input(1, :) == 1) * ms); inputSpikes(1, loc) = 1; loc = fix(4 * (i - 1) * ms + find(input(2, :) == 1) * ms); inputSpikes(2, loc) = 1; loc = fix(4 * (i - 1) * ms + find(output(1, :) == 1) * ms); outputSpikes(1, loc) = 1; end end 注意事项：运行MATLAB时，请确保当前工作文件夹路径为程序所在的位置，具体操作可以参考提供的视频教程。
     
  • SNN脉冲神经网络.py
    优质
    SNN脉冲神经网络.py 是一个Python脚本文件，用于实现和模拟基于生物神经元模型的脉冲神经网络。该代码可用于研究、教育及开发类脑计算应用。 SNN脉冲神经网络值得大家关注和研究。
     
  • LIF神经元模型与spiking neuron（脉冲神经元）_神经脉冲_neuron_脉冲神经元_LIF神经元matlab
    优质
    本资源介绍和探讨了LIF（Leaky Integrate-and-Fire）神经元模型及其在脉冲神经网络中的应用，并提供了基于MATLAB的实现方法，适用于学习和研究。 LIF脉冲神经元的Matlab实现代码。
     
  • 基于SNN的脉冲神经网络图像识别【MATLAB代码】
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    本项目采用MATLAB编写，实现了一种基于Spiking Neural Network (SNN)的图像识别系统。通过模仿生物神经系统中的信号传递机制，该模型能够高效地处理和分类视觉数据。项目提供了详细的代码示例及文档说明。 利用第三代人工神经网络中的单个脉冲神经元进行学习可以实现字符识别。通过MATLAB编写了Tempotron类，并测试了二十六个字母图片，效果良好且计算量较小。详细算法参见Rober Gutig的论文《Tempotron: a neuron that learns spike timing-based decisions》。与卷积神经元相比，脉冲神经元主要以脉冲时间序列编码信息，在计算量和所需训练样本数量方面具有优势，成为当前研究热点之一。在机器视觉和图像处理领域，脉冲神经网络展现出了较大的潜力和发展空间。
     
  • The Brian Simulator在SNN脉冲神经网络中的开源模拟与仿真指南
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    《The Brian Simulator》是一份专注于使用SNN（尖峰神经网络）技术进行开源模拟和仿真的详细指导手册。它为研究者提供了先进的工具，以深入探索大脑功能的复杂性，并促进该领域的创新和发展。 官网指南的翻译版本包括我已完成翻译的ipynb文件、源文件、pdf文件、markdown文件以及整理后导出的Word文件。原网页地址是https://brian2.readthedocs.io/en/stable/resources/tutorials/1-intro-to-brian-neurons.html，而我的翻译版已发布在博客中。
     
  • SNN脉冲神经网络工作原理的MATLAB仿真演示（含GUI界面）
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    本作品通过MATLAB实现SNN脉冲神经网络的工作机制仿真，并配备图形用户界面(GUI)，便于观察和理解脉冲传播过程及其特性。 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 领域：SNN脉冲神经网络 内容：演示了SNN脉冲神经网络的工作原理的MATLAB仿真。通过该仿真可以观察不同判决阈值条件下产生的脉冲过程，并且可以通过GUI界面进行相关操作。 注意事项：确保在MATLAB左侧查看当前文件夹路径，必须与程序所在的位置一致，具体步骤可参考提供的视频录影。
     
  • SNN脉冲神经网络工作原理的MATLAB仿真展示（含GUI界面）- 源码
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    本项目提供了一个包含GUI界面的MATLAB仿真工具，用于演示SNN脉冲神经网络的工作机制。通过直观的操作界面和详细的代码注释，用户能够深入了解并实验SNN的基本原理及其应用潜力。 SNN脉冲神经网络的工作原理演示MATLAB仿真带GUI界面源码
     
  • 基于BP神经网络的非线性拟合仿真及MATLAB操作视频
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    本视频详细介绍如何使用MATLAB进行基于BP神经网络的非线性数据拟合仿真实验，适合初学者学习和实践。 领域：MATLAB 内容：基于BP神经网络的非线性拟合仿真操作视频及代码示例。 用处：用于学习如何使用BP神经网络进行非线性数据拟合编程，适用于本硕博等不同层次的教学与科研需求。 指向人群：高校教师、研究生和博士生等相关研究者和学生群体。 运行注意事项： 1. 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更新。 2. 运行项目时，请执行Runme_.m文件，而非直接调用子函数文件。 3. 在运行程序前，务必保证当前工作目录设置正确。具体操作可参考提供的视频教程进行学习和实践。