%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% (漏)整流-放电(leaky integrate-and-fire)神经元的仿真
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 模型参数
I_ext=12; % 恒定的外部输入
itmax=500; % 时间步数
del_T=0.5; % 时间步长
%itmax=floor(x_max/del_T);
C_noise=0; % 外部电流的噪声水平
T_noise=0.; % 阈值值的噪声水平
Mean_Ref=0.1; % 不应期时间的平均值
STD_Ref=0.; % 不应期时间的标准差
tau_inv=0.1; %时间常数的倒数
uu=0; % 初始膜电位
tspan=[0 itmax]; % 积分区间 - 从负值开始以消除过渡效应
theta=10; % 发放阈值
x_max=itmax*del_T; %图的最大水平轴值
% 如果 itmax 小于 x_max,则将 x_max 设置为 itmax
% if itmax < x_max; x_max = itmax; end;
DelTime=0;
% 使用欧拉方法进行积分
for it=0:itmax;
Ntheta=theta+T_noise*randn;
RefTime=Mean_Ref;
if (uu > Ntheta) & (RefTime < DelTime)
x=0;
DelTime=0;
else
x=1;
DelTime=DelTime+del_T;
end
uu=x*(1-tau_inv*del_T)*uu+tau_inv*del_T*I_ext;
if it > 0 ;
u(it)=uu;
t(it)=it*del_T;
s(it)=1-x;
end
end
figure;
subplot('position',[0.13 0.13 1-0.26 0.6])% 绘制膜电位随时间的变化
plot(t,u);
hold on; plot([0 x_max],[10 10],'--');
axis([0 x_max 0. 12])
xlabel('time [\tau]');
ylabel('u(t)')
subplot('position',[0.13 0.8 1-0.26 0.1])% 绘制脉冲随时间的变化
plot(t,s,'.','markersize',5);
axis([0 x_max 0.5 1.5])
set(gca,'xtick',[],'ytick',[])
ylabel('spikes')
fpga和matlab
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