Morris-Lecar模型神经元和神经元网络:FPGA实现与特性分析
【摘要】:依据神经元的动力学特性,利用FPGA实现Morris-Lecar(M-L)模型,并对实现的M-L神经元进行分岔等动力学分析,得到了相应的放电模式;然后利用FPGA神经元实现化学突触连接的M-L神经元网络,并分析参数变化对神经元网络动力学特性的影响;同时,将FPGA实现的动力学特性与计算机MATLAB仿真进行对比。研究发现,FPGA实现的神经元及网络特性满足计算神经科学的要求;在相同仿真精度及步长条件下,单个FPGA神经元仿真速度约是MATLAB仿真的6倍,并且随着网络规模的增加,FPGA神经元网络相对于MATALB仿真的速度优势会不断扩大。
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