MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++

脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）是第三代人工神经网络，它更接近生物神经元的工作方式。其中，Izhikevich - Memristive（IM）神经元模型是一种结合了忆阻器（Memristor）特性和 Izhikevich 神经元动力学的模型，在神经形态计算和复杂神经动力学模拟等领域具有重要的应用价值。Izhikevich 神经元模型的基本方程为：其中v是神经元的膜电位，u是恢复变量，用于控制神经元的不应期等特性。

LIF（Leaky Integrate - and - Fire）神经元是一种常见的脉冲神经元模型。它模拟了生物神经元的基本特性，主要包括对输入信号的积分和脉冲发放机制。从概念上理解，LIF 神经元就像一个带有漏电特性的容器，输入信号不断往这个容器中 “注水”（积分），当水位（膜电位）达到一定高度（阈值）时，就会产生一个脉冲，然后水位（膜电位）又会被重置。膜电位动态方程离散时间形式的膜电位更新公式脉冲发放条件和复位机制输入 - 输出关系示例。