9、纳米结构涂层:改善向神经元的电荷传递

纳米结构涂层:改善向神经元的电荷传递

1. 神经元电刺激简介

电刺激电极在临床上有诸多应用:
- 人工心脏起搏器 :常用于心跳缓慢或心律不齐的患者。电极直接与心肌接触,通过定时发送一系列电脉冲来调节心率。
- 人工耳蜗植入物 :许多成人和儿童会使用。其耳蜗管电极设计为沿柔性硅胶载体排列的一系列刺激触点,电极置于耳蜗内,直接电刺激神经细胞,绕过将声学振动转换为神经细胞电脉冲的受损毛细胞。
- 深部脑刺激(DBS) :电极植入大脑的“深部”白质结构,如基底神经节。可用于治疗帕金森病的症状,如震颤和运动迟缓,以及其他运动障碍,如肌张力障碍。此外,还在研究用于治疗中风、慢性疼痛、重度抑郁症和慢性肥胖等。
- 迷走神经刺激 :为癫痫和重度抑郁症的治疗提供了一种无需脑部手术的替代方案。
- 功能性电刺激(FES) :用于向残疾患者的神经或肌肉输送电流,以激活它们。可辅助站立、行走、基本抓握动作,以及恢复肠道和膀胱功能。
- 其他应用 :还包括恢复躯体感觉和视觉、治疗高血压和胃轻瘫,以及促进神经再生等。

不过,尽管这些神经刺激装置在绕过、替代或治疗受损神经回路方面取得了一定成功,但远不能在所有患者中可靠地恢复自然功能。为了解传统刺激电极的可变性和局限性,我们需要先了解电势差如何有效激活附近的神经元,并研究电极/电解质界面的基本电化学电荷转移机制。

2. 神经元电信号的基本原理

神经元在全

【直流微网】径向直流微网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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