Advertisement

施密特触发器是一种神经生物学现象,涉及特定神经元群的激活模式。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
我们了解到,门电路的核心在于一个特定的阈值电压。当输入电压从低电平状态向该阈值电压转变,或反之,从高电平状态下降至该阈值电压时,电路的运作状态便会发生相应的改变。施密特触发器作为一种特殊的门电路类型,与传统的门电路存在显著差异:它具备两个独立的阈值电压,分别被称为正向阈值电压和负向阈值电压。具体而言,在输入信号从低电平逐渐上升到高电平的过程中,导致电路状态发生变化的输入电压就被定义为正向阈值电压(>)。同样地,在输入信号从高电平逐渐下降到低电平的过程中,引发电路状态改变的输入电压则称为负向阈值电压()。正向阈值电压与负向阈值电压之间的差值则被称作回差电压()。值得注意的是,普通门电路的电压传输特性曲线呈现单调递增或递减趋势;而施密特触发器的电压传输特性曲线则表现出滞回性[图6.2.2(a)(b)]。如图6.2.1所示,施密特触发器采用了CMOS反相器构建而成。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 电路
    优质
    施密特触发器是一种电子电路,能够将输入信号转换为矩形波输出,并因其回滞特性而具有信号整形和振荡等应用。 门电路有一个阈值电压,在输入电压从低电平上升到阈值电压或从高电平下降至该点时,其状态会发生变化。施密特触发器是一种特殊的门电路,它具有两个不同的阈值电压:正向和负向阈值电压。当信号由低变高时达到的临界输入电压称为正向阈值电压;相反地,在信号从高电平下降到低电平时导致状态改变的那个点则被定义为负向阈值电压。这两个阈值之间的差异被称为回差电压。 普通门电路的传输特性曲线是单调递增或递减的,而施密特触发器的特点在于其具有滞后的传输特性曲线,这意味着它的响应不仅依赖于当前输入信号水平,还受到最近历史状态的影响。这种设计使得施密特触发器在处理有噪声或者波动大的信号时更加稳定可靠。 用CMOS反相器可以构建出一个简单的施密特触发器实例。
  • LIF型与spiking neuron(脉冲)_脉冲_neuron_脉冲_LIFmatlab
    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。
  • 电路解析
    优质
    本文章详细解析了施密特触发器的工作原理及其在电子工程中的应用,阐述其独特的回差特性以及如何用于信号整形与振荡电路。 采用施密特触发器作为模-数转换器时,其输出状态取决于输入信号的大小,并且仅有两种可能的状态。在输入电压上升或下降过程中,在切换时间之间存在的电压差被称为滞环电压Uhy。这个值可以通过调整左晶体管的阈值电压来改变,同时也与电阻Rv有关。例如,如果本例中Rv为0,则Uhy大约等于0.6V;若Rv为15k欧姆……
  • LIF其公,MATLAB实
    优质
    本项目探讨了LIF(Leaky Integrate-and-Fire)神经元模型,并利用MATLAB实现了该模型的核心公式和模拟仿真。通过代码的形式展示了LIF模型在不同参数设置下的行为表现。 LIF脉冲神经元的Matlab实现代码。
  • 动力:从单个到网络型...
    优质
    《神经动力学》一书探索了神经系统中信息处理的基本机制,深入分析了单个神经元与整个网络间的复杂互动,并介绍了多种模型以帮助理解大脑的工作原理。 《Neuronal Dynamics From Single Neurons to Networks and Models of Cognition》这本书探讨了从单个神经元到网络以及认知模型的神经动力学过程。
  • 深度脑刺动有限拟研究.pdf
    优质
    本论文探讨了利用有限元方法对深度脑刺激过程中神经元电活动进行建模与仿真,旨在深入理解其工作机制及优化临床应用。 深部脑刺激是治疗帕金森病、顽固性癫痫等神经系统疾病的一种新颖且有效的方法,但其作用机理尚不明确。通过计算机仿真研究深部脑刺激可以有助于更好地理解这一治疗方法的原理。在进行这项研究时,我们采用有限元仿真的方法来分析神经元电活动的变化情况。
  • 基于MATLABBP网络实GUI展示,含多函数
    优质
    本项目使用MATLAB开发了一种包含多种激活函数的BP(反向传播)神经网络,并通过图形用户界面(GUI)进行直观展示与操作。 BP神经网络的Matlab实现包括一个带有GUI界面的功能模块,用户可以在此界面上选择多种数据集以及不同的激活函数。这个项目的目的是为了帮助使用者更好地理解各种参数如何影响神经网络的表现与性能。对于更详细的介绍,请参考相关技术博客文章。
  • ML型中
    优质
    在机器学习领域,神经元是构成人工神经网络的基本单元。本文探讨了这些模拟生物神经元特性的计算节点的工作原理及其重要性。 神经元、单振子模型以及机器学习(ML)模型在进行神经计算与构建神经网络方面扮演着重要角色。
  • Proteus仿真工程文件
    优质
    本工程文件为基于Proteus平台的施密特触发器电路仿真实验,包含详细的电路设计与仿真过程,适用于电子工程学习与教学。 施密特触发器的一个Proteus仿真可以实现简单的功能应用。
  • NRN:仿真
    优质
    NRN(Neuron Replica Neurosimulator)是一款用于模拟和研究单个神经元及网络行为的强大工具,支持用户深入探索大脑功能与神经系统疾病。 神经元NEURON是一个用于模拟神经元及神经网络模型的软件工具。有关安装程序、源代码、文档、教程等内容的信息,请参考相关资源。 对于不同操作系统平台(Linux, Mac 和 Windows),提供了相应的二进制安装文件,用户可以在相应平台上进行下载和安装。在Mac和Windows系统中,可以找到最新的安装程序;而针对Linux及Mac系统,则可以通过以下命令使用官方的Python 3轮子来完成安装: ``` pip3 install neuron ``` 若需从源代码构建最新版本,请注意当前支持两种构建方式:CMake(推荐) 和 自动工具(旧版,最低支持-将在下一版本中被移除)。自8.0版本起,NEURON主要采用CMake作为其核心的构建系统。对于使用基于CMake系统的反馈和问题报告我们表示欢迎;同时,如果您仍在使用自动工具进行操作,则强烈建议尽快切换到CMake模式下工作。 为了获取详细的安装指南,请查阅相关文档或教程资源。