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忆阻器模型：用MATLAB进行的记忆电阻器模拟

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简介：
本简介探讨了利用MATLAB软件工具对记忆电阻器（忆阻器）建模与仿真研究，旨在深入理解其工作原理和特性。 记忆电阻器（忆阻器）是继传统元件R、L 和 C之后的第四种基本无源非线性元件。忆阻器的概念由LO Chua在1971年提出，但直到最近才被HP实验室的研究人员重新发现并引起关注。预计其将在理论研究和纳米电子行业中产生重大影响。本段落是在Simulink/Matlab环境中对忆阻器进行模拟，并采用了Dmitri B. Strukov等人及自然杂志与Yogesh N. Joglekar等人的研究成果中的参数值构建模型。

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  • 忆阻器模型：用MATLAB进行的记忆电阻器模拟
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    本简介探讨了利用MATLAB软件工具对记忆电阻器（忆阻器）建模与仿真研究，旨在深入理解其工作原理和特性。 记忆电阻器（忆阻器）是继传统元件R、L 和 C之后的第四种基本无源非线性元件。忆阻器的概念由LO Chua在1971年提出，但直到最近才被HP实验室的研究人员重新发现并引起关注。预计其将在理论研究和纳米电子行业中产生重大影响。本段落是在Simulink/Matlab环境中对忆阻器进行模拟，并采用了Dmitri B. Strukov等人及自然杂志与Yogesh N. Joglekar等人的研究成果中的参数值构建模型。
     
  • Matlab忆阻器模拟-memristor-memristor.m
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    本资源提供了一个MATLAB脚本memristor.m，用于模拟和分析忆阻器（memristor）的行为特性。通过该工具可以深入研究忆阻器在不同条件下的电阻变化规律及其应用潜力。 作为Matlab初学者，我有很多东西要学习。现在我在使用一个名为memristor-memristor.m的源代码来实现忆阻器的I-V曲线功能，但这个程序不够灵活，需要手动调整参数ratio、v0 和 ω0。我想将这些参数设置为可调节范围内的值，但是不知道如何操作。如果直接把参数放入方程中能否求解也是一个疑问，在获得结果s后，我还想知道怎样将参数替换为具体的数值，我听说可以使用subs函数来实现这一点，但该函数似乎只能替换单个变量t。我希望有人能帮助扩展这个程序，并且在网上找到了一个Mathematica的实现例子（关于忆阻器I-V特性的演示）。我的下一步是创建GUI并添加动画功能，希望能把这个项目做得更好。
     
  • memristive_MNNs_code.zip_忆阻_忆阻matlab_忆阻器模型_忆阻神经网络同步性的实现
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    本资源包包含用于研究和仿真基于忆阻器的神经网络（MNN）的相关MATLAB代码，重点在于实现忆阻器模型及其在神经网络同步性中的应用。 构建了一个简单的忆阻神经网络的MATLAB模型，并设计了自适应控制器以实现驱动-响应同步。
     
  • 基于MULTISIM的N型忆阻器模拟仿真
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    本研究利用MULTISIM软件平台，对N型忆阻器进行建模与仿真分析，探讨其电导状态变化特性及潜在应用价值。 基于MULTISIM的N型忆阻器仿真显示了良好的结果。
     
  • 忆阻器的仿真模型研究
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    本论文专注于忆阻器的仿真模型研究，通过分析忆阻器的工作原理及其特性，构建了多个仿真实验模型，并进行了详细的实验验证与性能评估。 文件包含7种不同的忆阻器模型Memristor model，包括Biolek、Generic、Joglekai和Pershin等，这些模型可以在LTSPICE和Verilog仿真软件上运行。
     
  • Matlab忆阻器GUI_memristor.m
    优质
    本GUI程序Matlab忆阻器_memristor.m用于模拟和可视化忆阻器特性，支持用户自定义参数，便于研究非线性系统与神经网络应用。 作为Matlab初学者，我有许多东西需要学习。当前的源代码可以实现忆阻器的I-V曲线绘制功能，但是不够灵活，参数如ratio、v0、ω0必须手动调整。我希望将这些参数设置为可调节范围，并且不知道如何操作。如果直接在方程中使用变量替换参数的话，能否成功求解呢？若能够求解，在得到结果s后，又该如何将参数替换成具体的数值？似乎subs函数只能用于替换t。我希望能够扩展这个程序的功能，并参考网上的Mathematica实现的例子来改进我的代码。下一步是创建GUI并加入动画效果，希望可以做得更好一些。
     
  • 忆阻器仿真的Mfile-Matlab: 忆阻器仿真开发(matlab)
    优质
    本资源提供了一套用于Matlab环境下的忆阻器仿真代码（M-file），旨在帮助科研人员和学生快速搭建并研究忆阻器电路模型及其特性。 使用 MATLAB 对纳米级 ReRAM 单元进行操作分析。
     
  • HP忆阻器的相关模拟研究
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    本研究专注于惠普实验室发明的忆阻器，通过建立模型并进行仿真分析，探索其在存储、神经形态计算等领域的应用潜力及特性。 HP忆阻器模型及仿真是基于惠普关于忆阻器的论文进行的。该模拟涉及联想学习网络，并比较了两种不同尖峰类型：单脉冲与双脉冲。