HH模型代码MATLAB 神经动力系统 本课程中的示例模拟： 用活性神经元膜的 Hodgkin-Huxley 模型模拟动作电位的产生。 引用讲座说明： “神经元的活动模式是由许多神经元或神经系统中单个神经元隔室之间复杂的动态相互作用产生的。神经模型试图捕捉这种动态过程的基本特性，并使它们可用于数学分析和计算机模拟。这课程处理神经元中信号产生和传输的基本生物物理学，并讨论如何通过数学模型来近似潜在的物理和生理现象。通常，此类模型可以表征为非线性动力系统。该课程提供了数学中的系统介绍线性和非线性动力系统理论，并演示如何应用这些数学方法来分析神经元和神经网络的基本特性。该框架提供了对基本现象神经结构的更深入理解，例如被动和主动信号传播、主动模式n 形成和决策，以及神经系统中振荡和同步的基本特性。” [教授。 吉斯博士，马丁 A.] 被动神经突模拟 被动神经突多室模型的模拟 主动神经突模拟 活动神经突的多室 Hodgkin-Huxley (HH) 模型模拟 HH模型预测不同参数的时间过程 动态神经场 在无限空间域上定义的线性神经场 Amari 型非线性神经场

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% 目的：计算 OLS 并报告 Robust SE，以及 Newey-West 和 Hansen-Hodrick 调整后的异方差序列一致标准误差。 % 输入： % y = T x 1 向量，左侧变量数据％X = T xn矩阵，右手变量数据% L = 包含在 NW 校正标准误差中的滞后数% H = 包含在 HH 校正标准误差中的滞后数% %注意：如果你想要一个向量，你必须使一列 X 成为一个向量％ 不变。 ％ 输出： ％beta =回归系数1 xn系数的向量% R2 = 未调整% R2adj = 调整后的 R2 % X2(Degrees of Freedom) = : 所有系数的卡方统计量％共同为零。 % std = 更正的标准错误。 % t_ = NW 和 HH 的 t-stat %注意：对于卡方测试程序检查第一个是否为常数并忽略该常数％ 测试。 如果只有一个测试版，程序不会报告 X^

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家用电耗的测量 该分配使用来自UC Irvine机器学习存储库的数据，该库是机器学习数据集的流行存储库。 特别是，我们将使用我在课程网站上提供的“个人家庭用电量数据集”：数据集：电力消耗[20Mb]描述：测量一个家庭中一个家庭的电力消耗-在近4年内的分钟采样率。 提供不同的电量和一些子计量值。 数据集中9个变量的以下描述来自UCI网站：日期：日期格式为dd / mm / yyyy时间：时间格式为hh：mm：ss Global_active_power：家庭全球分钟平均有功功率（千瓦） ）Global_reactive_power：家庭全球分钟平均无功功率（以千瓦为单位）电压：分钟平均电压（以伏特为单位）Global_intensity：家庭全球分钟平均无功电流（以安培为单位）Sub_metering_1：1号电能子计量表（以瓦特为单位）小时的有功电能）。 它对应于厨房，主要包含洗碗机，烤箱

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