- 在神經元模型中，Izhikevich模型相較於HH模型和IF模型，具有准確度高（相比IF），計算簡單（相比HH）等優點，其數學表達式如下：
v‘ =0.04v^2 + 5v + 140 - u + I
u' =a(bv - u)
if v > 30 mV;
then
v=c
u=u + d:
現在網絡上和各大論壇所有的大部分都是多神經元模型，有關於單個神經元模型的代碼很少，這不利於我們對於其特性的探索。
因此，我將附上Izhikevich的單神經元matlab代碼
具體代碼如下：
a=0.02;
b=0.2;
r=rand(1);
c=-50+15*r^2;
d=8-6*r^2;
V=-65;
u=b*V;
VV=[];
uu=[];
tau=0.25;
tspan=200:tau:1000;
T1=30;
for t=tspan
if(t>T1)
I=10+(0.015*(t-T1));
else
I=10;
end
V=V+tau*(0.04*V^2+5*V+140-u+I);
u=u+tau*a*(b*V-u)
if V>30
VV(end+1)=30;
V=c;
u=u+d;
else
VV(end+1)=V;
end
b=0.2;
r=rand(1);
c=-50+15*r^2;
d=8-6*r^2;
V=-65;
u=b*V;
VV=[];
uu=[];
tau=0.25;
tspan=200:tau:1000;
T1=30;
for t=tspan
if(t>T1)
I=10+(0.015*(t-T1));
else
I=10;
end
V=V+tau*(0.04*V^2+5*V+140-u+I);
u=u+tau*a*(b*V-u)
if V>30
VV(end+1)=30;
V=c;
u=u+d;
else
VV(end+1)=V;
end
end
plot(tspan,VV);
set(gca,'FontSize',25);
xlabel('Time/ms','FontSize',25);ylabel('Time/ms','FontSize',25);
所得最終結果如下所示：
。。。弄不上去，總之能跑出來就對了