14、突触输入与神经元电活动机制解析

突触输入与神经元电活动机制解析

1. 突触受体与离子通道

1.1 GABA 受体类型

GABA 受体主要分为两种类型,GABA A 受体和 GABAB 受体。Picrotoxin 能可逆地阻断 GABA A 受体,而 Phaclofen 则阻断 GABAB 受体。

GABA A 受体是离子型受体,当 GABA 与之结合后,会直接打开对氯离子有选择性的通道。已知该受体有十几种亚型,通过这些通道的电流在氯离子的平衡电位(约 -70 mV)处反转。在许多细胞中,静息时只有氯离子通道是开放的,这意味着细胞的静息电位接近 GABA A 突触的突触电位(E syn )。与之相关的突触后电导变化上升非常迅速,在 1 毫秒或更短时间内达到峰值,并在 10 - 20 毫秒内衰减。

GABAB 受体是代谢型受体,GABA 与之结合后,借助第二信使(G 蛋白)激活该受体,进而打开对钾离子有选择性的通道。这使得相关的突触电池电位比 GABA A 受体的反转电位更超极化,大约在 -90 到 -100 mV 之间。由于 GABA 释放与相关钾离子通道开放之间的间接耦合,突触后电导变化的起始和持续时间要慢得多,在递质释放后 10 毫秒或更长时间才达到峰值,总持续时间约为 100 毫秒或更长。

1.2 受体分布差异

与非 NMDA 和 NMDA 受体不同,GABA A 和 GABAB 受体似乎不会共定位。药理学证据表明,这两类受体是分离的,GABA A

能质量扰动】基于ML和DWT的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)的能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对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:气工程、自动化、力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事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应用于智能网中的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、力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高能质量扰动分类的准确性效率,为后续的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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