Advertisement

Hodgkin-Huxley模型是一种描述神经元电生理学的理论框架。

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

简介：
天大一位杰出的优秀学生，正在撰写一篇硕士论文，主题为“Hodgkin-Huxley模型”的研究。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Hodgkin-Huxley模型：利用Simulink模块进行Hodgkin-Huxley方程仿真-MATLAB...
    优质
    本文章介绍如何使用MATLAB中的Simulink工具箱构建和仿真经典的Hodgkin-Huxley神经元模型，通过模块化的方式深入理解动作电位的产生机制。 压缩文件包含两个文件：HH参数.m 和 HH.mdl。首先运行 HHparameters.m 来加载所需的参数。然后运行 HH.mdl。初始模型设置为使用 dt=0.001 的“Fixed Step Solver”，但也可以考虑使用其他 dtS 或者“Variable Step Solver”。
     
  • MATLAB微分方程代码-Python版Hodgkin-Huxley尖峰神经元模型简易实现
    优质
    本项目提供了一个Python版本的Hodgkin-Huxley神经元模型简化实现，原为MATLAB环境下微分方程求解。代码便于理解与修改，适用于研究和教育用途。 pyHH是Hodgkin-Huxley峰值神经元模型的一个简单的Python实现。 该代码能够模拟电导，并计算离散时间点的膜电压，而无需使用微分方程求解器。这与一个用C#编写的相关项目类似。 最小代码示例展示了如何在不到100行的Python中创建完整的Hodgkin-Huxley峰值神经元模型和仿真。相比网上的其他代码示例，此实现是面向对象且符合Python编程习惯的。 运行时会生成上面所述的图像（注：原文中有提及图像但未提供）。 pyHH软件包包括了用于模拟的Hodgkin-Huxley模型和其他工具来组织数据。 使用步骤如下： 1. 创建一个神经元模型，并根据需要自定义其属性。 2. 创建刺激波形，通常是一个numpy数组形式的数据结构。 3. 通过为所创建的波形建模来生成仿真结果。 4. 绘制并展示各种特性曲线。
     
  • Hodgkin-Huxley：基于Matlab的基本Hodgkin-Huxley方程实现
    优质
    本项目使用MATLAB编程实现了经典的Hodgkin-Huxley神经元模型，通过模拟该模型基本方程来研究动作电位产生的机制。 霍奇金-赫克斯利方程描述了电池激活的基本原理，在Matlab中有几种实现方式：一种是单个单元的版本，另一种是一个连接光纤（一系列单元），还有一种是形成闭环的一组单元以创建无限电流回路。这些工作由Iyad Obeid完成。
     
  • 图神经网络模型框架
    优质
    简介：图神经网络模型框架是一种深度学习架构，专门设计用于处理图形数据结构，通过在节点间传递和聚合信息来学习节点表示，适用于推荐系统、社交网络分析等领域。 图神经网络模型学习涉及利用图结构数据进行机器学习任务。这种方法结合了深度学习与图形理论的优势，能够有效处理节点间复杂关系的数据集，在社交网络分析、推荐系统及生物信息学等领域有着广泛应用。 在进行图神经网络的学习过程中，首先需要理解基础的图论概念和算法，并掌握诸如卷积操作等技术如何应用于非欧几里得空间中的数据。此外，还需要熟悉一些流行的框架或库，例如PyTorch Geometric或者DGL（Deep Graph Library），这些工具可以简化模型实现过程并加速开发流程。 通过实践项目来加深对理论知识的理解是非常重要的。可以从简单的节点分类任务开始尝试，逐渐过渡到更复杂的图预测问题上。在这个过程中积累的经验对于深入掌握这一领域至关重要。
     
  • MATLAB解方程组代码与绘图-Hodgkin-Huxley模型: 霍奇金-赫克斯利模型
    优质
    本资源提供基于MATLAB编程实现霍奇金-赫克斯利神经元模型的方程求解及图形绘制，适用于学习和研究神经科学中的电生理学现象。 Hodgkin-Huxley模型是模拟神经元行为的重要工具，该代码库使用Matlab中的龙格-库塔四阶算法求解微分方程组。其中的`HodgkinHuxleyModel.m`文件封装了一个用于求解此微分方程的函数，可以根据不同的输入时间、强度等参数进行计算。 具体参数如下： - `v`: t时刻内的电势差 - `I`: t时刻内的电流 - `t`: 时间序列 - `m`, `n`, `h`: 参数变量 - `tSTIM_START`: 刺激开始的时间点 - `tSTIM_DUR`: 刺激持续时间 - `STIM_STRENGTH`: 刺激强度 - `endTime`: 程序结束的时刻 - `selet`：选择项，用于决定是否绘制图形以及在绘图中是否包含电流曲线。具体选项如下： - `%plottheresults`
     
  • ML模型中的神经元
    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。
     
  • 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MATLAB的神经元模型
    优质
    本项目采用MATLAB平台构建和模拟了多种神经元模型，深入探究了神经网络动力学特性及其在信息处理中的作用。 MATLAB 程序语言编写的神经元模型Spiking Response Model代码。这段文字描述了一个使用 MATLAB 编程语言实现的 Spiking Response Model 的神经元模型代码。
     
  • 神经动力学：从单个神经元到网络及模型...
    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。
     
  • 单神经元模型在电机中的应用
    优质
    本研究探讨了单神经元模型在电机控制系统中的应用，通过模拟人脑神经元行为来优化电机性能和控制策略，旨在提高系统的响应速度与稳定性。 最近我在学习基于神经网络的电机智能控制技术。这种技术有两种主要的应用方式：一种是使用单个神经元模型，其中每个输入权重分别对应于PID控制器中的比例、积分和微分参数，并且该神经元接收到的是经过这三种处理后的偏差值；另一种方法是在传统的PID控制系统中加入一个额外的神经网络模块，通过这个模块来动态调整PID三个关键参数。