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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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简介：
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。

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  • 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
     
  • SNN脉冲神经网络.py
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    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。
     
  • SNN脉冲神经网络理论详解PPT文件
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    本PPT全面解析SNN（Spiking Neural Network）脉冲神经网络的基础理论、工作原理及其在人工智能领域的应用前景，适合科研人员与学生参考学习。 尖峰神经网络越来越受到关注：在生物学上更为合理，并且计算能力不低于传统人工神经网络。SpikeProp是一种梯度下降的监督学习算法。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于SNN的脉冲神经网络图像识别（含MATLAB代码、仿真结果及运行指南）.zip
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    本资源提供了一种基于SNN的脉冲神经网络图像识别方法，并附带了详细的MATLAB代码、仿真结果和操作指南，适用于研究与学习。 版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，内含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真项目。 内容包括标题所示主题的介绍和详细说明。更多相关文章可以通过博主主页搜索博客获取。 适合人群：本科至硕士阶段的教学科研学习使用。 博客简介：热爱科学研究的MATLAB仿真开发者，注重技术与个人修养同步提升。如有合作意向，请私信联系。
     
  • 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。