matlab微分方程代码建模神经动力学 神经元动力学建模入门-Python中的Christoph Borgers Gamma节奏的Ping模型 威尔逊-考恩相平面 介绍 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的高等本科生和研究生。 本科生对微分方程式的介绍不仅仅具有足够的数学背景。 仅假设物理学领域具有苗条的高中背景，而生物学则没有。 主题包括单个神经细胞及其动力学模型，通过突触和间隙连接耦合的神经元网络模型，神经元网络中的群体节律的起源和功能以及突触可塑性模型。 本书随附了广泛的Matlab程序在线收集，这些程序生成了这些图。 从这里收集的matlab代码 贡献者提供的Python代码

脂蛋白 概括 LFPy是一个Python模块，用于根据多室神经元模型计算细胞外电位。 它依靠NEURON模拟器（ ）并使用Python接口（ ）提供。 最新变化 刚刚更新了LFPy？ 请检查最新的发行说明： : 用法 用LFPy建立的多室神经元模型的细胞外电位的基本模拟： >>> # import modules >>> import LFPy >>> from LFPy import Cell, Synapse, LineSourcePotential >>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> # create Cell >>> cell = Cell(morphology=''.join(LFPy.__path__ + >>> ['

这是 Morris-Lecar 神经元模型的 Simulink 实现。 先运行ML_parameter.m将参数加载到Workspace，然后运行ML.mdl进行模拟ML 神经元模型。 参数和ode算法，步长，可以根据自己的兴趣改变。 参见” www.scholarpedia.org/article/ Morris-Lecar_model”了解更多详情

计算神经科学：在宾夕法尼亚大学教授的关于计算和理论神经科学的短期本科课程。 介绍MATLAB中的编程，单神经元模型，离子通道模型，基本神经网络和神经解码的编程

matlab微分方程代码pyHH pyHH是Hodgkin-Huxley峰值神经元模型的简单Python实现。 pyHH可以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。 是一个用C＃编写的类似项目。 最小代码示例 在不到100行的Python（）中创建了完整的Hodgkin-Huxley峰值神经元模型和仿真。 与Internet上的其他代码示例不同，此实现是面向对象的和Pythonic的。 运行时，将产生上面的图像。 Python包 pyhh软件包包括Hodgkin-Huxley模型和其他用于组织模拟数据的工具。 模拟步骤 创建模型单元并根据需要自定义其属性 创建刺激波形（一个numpy数组） 通过给它建模您创建的波形来创建仿真 绘制刺激的各种特性 用法示例 # customize a neuron model if desired model = pyhh . HHModel () model . gNa = 100 # typically 120 model . gK = 5 # typically 36 model . EK = - 35 # typically

LIF脉冲神经元的Matlab实现代码。

神经元 这是用于神经元模型的简单仿真工具。 当前，它支持SRM峰值模型和STDP学习模型。 您可以在上找到所有内容。

自己写的HR神经元模型，亲测可用，勿担心，其中I_ext为外加刺激电流，改变此值可得到不同效果

MATLAB 程序语言编写的神经元模型Spiking Response Model 代码

脉冲神经网络最基本的神经元模型之一SRM模型的前世今生，英文原版