Rasterplot:绘制神经元放电序列的工具
RASTERPLOT.M 用于绘制神经元放电序列的光栅图。
RASTERPLOT(T,N,L) 绘制 N 次试验的放电时间光栅图,其中 T 为样本中的放电时间,每次试验长度为 L 个样本,采样率为 1kHz。放电时间根据试验长度进行排列。
RASTERPLOT(T,N,L,H) 在轴句柄 H 中绘制光栅图。
RASTERPLOT(T,N,L,H,FS) 在轴句柄 H 中绘制光栅图,并使用 FS (Hz) 的采样率。
示例:
t=[10 250 9000 1300,1600,2405,2900];rasterplot(t,3,1000)
Matlab
11
2024-05-20
交感神经节前神经元(Briantetal.2014)
Matlab 代码:
交感神经节前神经元(Briantetal.2014)
Matlab
15
2024-05-13
脚本特殊内容检测工具
该工具可以用来检查脚本中是否包含特殊的删表语句。实现原理是读取文件中内容的每一行,判断该行是否包含删除表之类的语句,最后将结果写入到文件中。你需要在页面手动输入要检查的资源文件所在的目录、检查的关键字和结果生成的文件存放位置。目前,该工具智能检测一层目录下的所有文件或单个文件。
Oracle
10
2024-11-04
神经元自适应PID控制器仿真研究
神经元自适应PID控制器仿真研究是一个深度探讨控制理论与实践结合的课题,主要涉及神经网络和PID控制器在系统控制中的应用。研究关注如何利用神经网络的自适应学习能力改进传统的PID控制器,以提高控制系统的性能。PID控制器是工业自动化领域中常用的控制算法,通过调整比例、积分和微分参数实现对系统的精确控制。然而,PID参数的整定通常依赖于经验或试错法,面对复杂、非线性或时变系统时可能导致效率低下。神经元网络,特别是人工神经网络(ANN),模拟人脑神经元工作原理,具有强大的非线性映射和自适应学习能力。在自适应PID控制中,神经网络可作为参数调整器,动态学习优化PID控制器参数以适应系统变化。研究包括
算法与数据结构
10
2024-07-18
论文相似度检测工具
想了解优秀的论文查重和反剽窃软件? 44 便知晓!
MongoDB
20
2024-05-20
单神经元PID控制算法的MATLAB实现
单神经元PID控制算法是一种结合传统PID控制器与神经网络的方法,在自动化控制领域广泛应用。本项目提供了位置式和增量式两种实现方式。位置式PID控制算法直接计算控制器输出作为系统输入,MATLAB中的sn_pid_position.m文件可能包含相应函数。增量式PID控制算法则更新控制量的增量,避免系统振荡,MATLAB中可能使用sn_pid_increment.m文件实现。单神经元网络通过Sigmoid或Tanh激活函数学习和自适应地调整PID参数,优化控制性能。MATLAB提供神经网络工具箱用于构建、训练网络,并使用SIMULINK环境进行系统仿真。项目提供智能和自适应的控制策略,满足不同
算法与数据结构
15
2024-07-18
Siegert神经元的作用及其在神经科学中的应用
如果y=siegert(x,w,param),一个带有泊松过程输入的积分和激发神经元,在长时间内平均,其输出激发速率将与输入激发速率相匹配: rate_out=siegert(rate_in,w,param)。siegert神经元不仅提供了时间步模型与事件驱动模型之间的桥梁,还在神经科学中扮演重要角色。
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2024-08-18
MATLAB PCB板缺陷检测工具设计
这个设计是我花费两周时间完成的,可以轻松运行,特别适合初学者和小白用于课程设计、大作业或毕业设计。同时也支持二次开发,具有很高的学习和应用价值。欢迎大家下载使用。
Matlab
8
2024-07-28
隐层神经元数选择在 BP 神经网络中的影响
隐层神经元数的选择影响神经网络的训练能力。如果太少,网络可能无法学习;如果太多,会导致训练时间过长,泛化能力下降和容错性差。不同隐层神经元数的示例结果表明,神经元数的差异会影响训练误差曲线。
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9
2024-05-26