Advertisement

基于MATLAB的FHN相平面仿真设计（针对FHN神经元）

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

简介：
本研究利用MATLAB软件对FitzHugh-Nagumo(FHN)模型进行相平面分析与仿真设计，深入探讨了该模型在模拟神经元行为中的应用。 基于MATLAB的FHN相平面仿真设计（FHN神经元）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的FHN相平面仿真设计（针对FHN神经元）
    优质
    本研究利用MATLAB软件对FitzHugh-Nagumo(FHN)模型进行相平面分析与仿真设计，深入探讨了该模型在模拟神经元行为中的应用。 基于MATLAB的FHN相平面仿真设计（FHN神经元）。
     
  • 基于FHN模型的MATLAB螺旋波模拟程序
    优质
    本简介提供了一个基于FitzHugh-Nagumo（FHN）模型的MATLAB程序，用于模拟和分析心脏电生理学中的螺旋波现象。该工具对研究心律失常机制具有重要意义。 基于FHN模型的螺旋波模拟程序非常难得！
     
  • NRN：神经元仿真器
    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。
     
  • 基于Matlab的单一感知器神经元设计
    优质
    本研究利用MATLAB软件实现单一感知器神经元的设计与仿真，探讨其在模式识别和分类问题中的应用效果。 设计一个单一感知器神经元来解决简单的分类问题：将4个输入向量分为两类，其中两个输入向量对应的目标值为1，另外两个向量对应的目标值为0。使用plot函数绘制出这些向量的分布情况和分类线。给定的输入向量是P=[-1 -0.5 +0.3 -0.1;-0.5 +0.5 -0.5 +1.0]，目标向量是T=[1 1 0 0]。
     
  • 基于Matlab的多层感知器神经元设计
    优质
    本研究基于MATLAB平台，探讨并实现了一种多层感知器神经网络的设计与优化方法，旨在提升模型的学习效率和预测准确性。 为了使用多层感知器神经元解决一个分类问题，并将10个输入向量分为4类，请按照以下步骤操作： - 输入数据由矩阵P表示： P = [0.1, 0.7, 0.8, 0.8, 1.0, 0.3, 0.0, -0.3, -0.5, -1.5; 1.2, 1.8, 1.6, 0.6, 0.8, 0.5, 0.2, 0.8,-1.5,-1.3] - 目标数据由矩阵T表示： T = [1,1,1,0,0,1,1,1,0,0; 0,0,0,0,0,1,1,1,1 ,1] 接下来，可以设计一个多层感知器模型，并使用plot函数来可视化输入向量的分布情况以及分类决策边界。
     
  • 基于MATLAB 2021a的SNN中IF神经元脉冲仿真的测试
    优质
    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。
     
  • Chay神经元模型的Matlab仿真代码.txt
    优质
    该文档包含了用于在MATLAB环境中仿真的Chay神经元模型的源代码。通过这些代码可以深入研究和理解神经元活动的动力学特性。 基于MATLAB的Chay神经元模型仿真程序已经测试通过，并且参数可以自行调节。
     
  • 基于MATLAB的径向基神经网络仿真
    优质
    本研究利用MATLAB平台构建并仿真了径向基函数（RBF）神经网络模型，分析其在模式识别和数据拟合中的应用效果。 这段文字描述的是一个包含六个RBF（径向基）神经网络的MATLAB代码，并且该代码有清晰简洁的注释。
     
  • 基于单神经元的自适应PID控制研究与MATLAB仿真
    优质
    本研究探讨了基于单神经元的自适应PID控制策略，并通过MATLAB进行了详细的仿真实验，验证了该方法的有效性和优越性。 本段落讨论的是在MATLAB环境下进行单神经元PID的仿真研究。