10、树突树中的信号延迟

树突树中的信号延迟

1. 神经元时间常数 $T_m$ 的实验测定

在神经元中,调节膜电位平衡速度的最重要参数是神经元时间常数 $T_m$。对于任意复杂、具有均匀电参数的被动电缆结构(无论是单个有限圆柱体还是大型树突树),对电流输入的电压响应通常可表示为无穷指数和的形式:

[V(t)=\sum_{i = 0}^{\infty}B_ie^{-t/\tau_i}+V_{\infty}]

其中,$B_i$ 既取决于初始条件,也取决于位置 $x$,$V_{\infty}$ 表示电压的稳态分量。$\tau_i$ 可被视为均衡常数,控制着电缆不同区域之间电流的快速流动(以及电压差的减小),且它们与电流输入位置、记录位置或树突树中的初始电压分布无关。

几个重要的点需要注意:
- 在具有均匀膜特性且末端密封(无分流或电压钳制)的树突树中,最慢的时间常数 $\tau_0$ 始终等于膜时间常数,即 $\tau_0 = T_m = R_mC_m$。
- 所有时间常数都与膜电容 $C_m$ 成比例。
- 在胞体处引入分流电导(模拟细胞内电极的影响)会降低所有时间常数,包括 $\tau_0$。在实际实验条件下,测量到的最慢的 $\tau_0$ 代表了 $T_m$ 实际值的下限。

直接测量神经元中的 $T_m$ 依赖于细胞内电极的发展。早期研究忽略了树突的电缆特性,估计 $T_m = 2$ 毫秒。一种常用的提取时间常数的数值技术是从电压衰减的半对数图中剥离低阶指数(如图 1 所示)。

图 1:估计前两个时间常数

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值