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Python实现的Hodgkin-Huxley尖峰神经元模型的matlab微分方程代码
资源介绍
matlab微分方程代码pyHH
pyHH是Hodgkin-Huxley峰值神经元模型的简单Python实现。
pyHH可以模拟电导并计算离散时间点的膜电压，而无需使用微分方程求解器。
是一个用C＃编写的类似项目。
最小代码示例
在不到100行的Python（）中创建了完整的Hodgkin-Huxley峰值神经元模型和仿真。
与Internet上的其他代码示例不同，此实现是面向对象的和Pythonic的。
运行时，将产生上面的图像。
Python包
pyhh软件包包括Hodgkin-Huxley模型和其他用于组织模拟数据的工具。
模拟步骤
创建模型单元并根据需要自定义其属性
创建刺激波形（一个numpy数组）
通过给它建模您创建的波形来创建仿真
绘制刺激的各种特性
用法示例
#
customize
a
neuron
model
if
desired
model
=
pyhh
.
HHModel
()
model
.
gNa
=
100
#
typically
120
model
.
gK
=
5
#
typically
36
model
.
EK
=
-
35
#
typically