18、神经接口集成电路:神经化学记录与监测技术解析

神经接口集成电路:神经化学记录与监测技术解析

1. 神经化学记录简介

神经系统中的快速长距离通信通过沿神经元轴突传导至突触的动作电位实现。而在两个神经元之间的细胞外间隙,通信则通过神经递质的释放和摄取来介导。动作电位促使突触前神经元释放神经递质,这些递质向突触后神经元扩散并与特定蛋白质受体结合,引发目标神经元生理状态的改变,最终决定是否产生新的动作电位。

大脑中神经递质生理水平的异常变化与多种神经系统疾病相关,如阿尔茨海默病、帕金森病和癫痫等。许多神经活性物质,包括治疗药物和滥用药物,通过改变突触处的神经递质水平或模拟神经递质在突触后受体的作用来发挥效果。此外,神经系统的可塑性,即学习和记忆的基础,很大程度上源于化学突触的修饰。因此,要从根本上理解大脑功能,需要同时测量电活动和化学活动,以获得更全面的神经信号通路图像。

2. 化学监测方法

神经化学监测领域主要由微透析和伏安法主导,此外,光学探针和成像技术,如功能磁共振成像、正电子发射断层扫描和单光子发射计算机断层扫描等也有应用。

2.1 微透析

微透析的优势在于,其探针能从大脑中物理提取样本,因此可与诸如色谱法、电泳、荧光检测和质谱等高度灵敏和选择性的分析技术相结合。

2.2 伏安法

伏安法直接在大脑中电化学检测神经递质,在小探针的快速测量方面表现出色。电化学涉及电极与固体或液体样本之间的双向电荷转移,施加的电极电位为电子转移(即化学反应)提供能量。化学反应发生在电极表面或被探测样本体积内极短距离处,产生的电荷转移或电流与电活性神经递质的浓度成正比,并被测量。多巴胺、去甲肾上腺素、血清素、组胺和一氧化氮等重要神经递质具

基于遗传算电网调度(风、光、蓄电池、型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算在求解电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算电网调度中的具体实现方;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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