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MATLAB微分方程代码-神经元动力学建模入门：Modeling Neural Dynamics (Python, 单神经元模型, 数学建模...)

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简介：
本教程介绍如何使用MATLAB编写微分方程代码以进行单神经元模型的动力学模拟，结合数学建模与Python编程技巧，适合初学者掌握神经元动力学的基本原理。 本书旨在作为一门为期一学期的数学和计算神经科学课程的教科书，面向数学、自然科学、工程学或计算机科学专业的高等本科生和研究生。对于微分方程式的介绍，仅需具备基本的数学背景知识即可理解。物理学科的学生只需有基础高中物理学的知识背景；而生物学方面则不需要任何先修条件。 本书涵盖了单个神经细胞及其动力模型的研究，以及通过突触和间隙连接耦合的神经元网络模型、群体节律在神经元网络中的起源与功能及突触可塑性等主题。此外，书中还附带了大量的Matlab程序代码资源，在这些程序的帮助下可以生成相关的图表数据。 同时也有从matlab转换而来的Python代码可供参考使用。

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  • MATLAB微分方程代码-神经元动力学建模入门：Modeling Neural Dynamics (Python, 单神经元模型, 数学建模...)
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    本教程介绍如何使用MATLAB编写微分方程代码以进行单神经元模型的动力学模拟，结合数学建模与Python编程技巧，适合初学者掌握神经元动力学的基本原理。 本书旨在作为一门为期一学期的数学和计算神经科学课程的教科书，面向数学、自然科学、工程学或计算机科学专业的高等本科生和研究生。对于微分方程式的介绍，仅需具备基本的数学背景知识即可理解。物理学科的学生只需有基础高中物理学的知识背景；而生物学方面则不需要任何先修条件。 本书涵盖了单个神经细胞及其动力模型的研究，以及通过突触和间隙连接耦合的神经元网络模型、群体节律在神经元网络中的起源与功能及突触可塑性等主题。此外，书中还附带了大量的Matlab程序代码资源，在这些程序的帮助下可以生成相关的图表数据。 同时也有从matlab转换而来的Python代码可供参考使用。
     
  • 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。
     
  • MATLAB-neural-network-toolbox.zip_神经元模型资料
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    该资源为MATLAB神经网络工具箱压缩包，内含关于神经元模型的详细资料和示例代码，适用于学习与研究人工神经网络的用户。 本工具箱描述了神经元模型及其传递函数和仿真函数等内容。
     
  • IF神经元模型的Matlab代码
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    这段简介可以描述为：IF神经元模型的Matlab代码提供了实现积分放电（Integrate-and-Fire）神经元模拟的详细Matlab编程指南，适用于研究和教育用途。 IF神经元模型包括单放电和连续放电两种情况，并且每种情况下都有详细的解释。该模型的主要积分公式为：V_vect(i+1) = V_inf + (V_vect(i) - V_inf)*exp(-dt/tao); 其中，此表达式描述了膜电压随时间变化的动态过程。
     
  • 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。
     
  • Matlab中的神经元HH模型方程
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    本文章介绍了在MATLAB环境下实现和模拟神经元HH（Hodgkin-Huxley）模型方程的方法。HH模型是描述动作电位产生的经典理论框架，通过该文可以深入理解其背后的数学原理及其实现细节。 使用MATLAB编写程序来求解HH方程的经典参数，并采用欧拉法进行积分。
     
  • HH神经元模型分析
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    HH神经元模型分析探讨了霍奇金-赫胥黎提出的经典电生理学模型，深入研究其在动作电位产生和传导中的作用，并结合现代实验技术对其进行验证与拓展。 经典HH神经元模型可以用于HH神经元放电的仿真研究以及HH神经元同步的仿真研究。
     
  • LIF神经元模型分析
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    LIF（Leaky Integrate-and-Fire）神经元模型是一种简化的生物神经元计算模型，用于模拟和研究大脑信息处理机制。 基于MATLAB的单个LIF神经元放电模型允许用户自定义定点发放的时间。
     
  • 经典的HH神经元模型MATLAB程序
    优质
    本简介提供一个基于经典HH（Hodgkin-Huxley）神经元模型的MATLAB实现程序。该程序模拟了动作电位产生过程，并可调整参数以研究其动力学特性。适合神经科学与计算建模的学习者使用。 经典HH神经元模型的Matlab程序使用龙格库塔方法求解。
     
  • MATLAB微分方程代码-Python版Hodgkin-Huxley尖峰神经元模型简易实现
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    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。