13、神经突触输入:兴奋性与抑制性突触的奥秘

神经突触输入:兴奋性与抑制性突触的奥秘

1. 突触电位的基本特性

在神经信号传递过程中,突触电位起着关键作用。兴奋性突触的反转电位比静息电位更正,而抑制性突触的反转电位接近或低于静息电位。例如,在对投射到皮层的纤维进行电刺激时,皮层锥体细胞会出现典型的快速兴奋性突触后电位(EPSP),随后是快速和慢速的抑制性突触后电位(IPSP)。这些超极化电位是由作用于两种不同抑制性受体(GABAₐ和GABAₓ)的抑制作用引起的。

一般来说,离子型突触释放神经递质会增加突触后膜电导,即gsyn(t) > 0 。但在代谢型受体中,情况并非总是如此。比如,刺激释放去甲肾上腺素的纤维后,海马神经元的放电率适应性会丧失,这是因为钙依赖性钾电导降低。另外,哺乳动物从慢波睡眠状态转换到清醒、警觉状态时,丘脑中继细胞的反应性会发生变化,多种代谢型受体(如毒蕈碱型乙酰胆碱受体、肾上腺素和组胺受体)的激活会使静息电位升高10mV或更多,这种持续去极化是由钾“泄漏”电导降低(g < 0)触发的,足以使细胞从爆发式放电模式转变为单个动作电位放电模式,对信息处理产生重要影响。

2. 兴奋性NMDA和非NMDA突触输入

在脊椎动物中枢神经系统中,主要的快速兴奋性神经递质是氨基酸谷氨酸,它能激活几乎每个神经细胞以及许多支持性胶质细胞上的突触受体通道。而在脊椎动物的外周神经系统中,谷氨酸突触几乎不存在,主导的快速神经递质是乙酰胆碱(ACh)。无脊椎动物则同时使用ACh和谷氨酸在整个神经系统中进行快速信息传递。

将谷氨酸或其类似物天冬氨酸应用于中枢神经元会引发快速去极化事件,为中枢神经系统中的快速兴奋性信号传递提供了基础。然而,对谷氨酸敏感的受体种类繁多,目前已通过分子

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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