基于MATLAB的侧抑制实验程序.zip资源-CSDN文库

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24 浏览量 2024-03-05 15:59:01 上传评论收藏 9KB ZIP 举报

"基于MATLAB的侧抑制实验程序"是一个用于模拟和分析生物学视觉系统中侧抑制现象的软件工具。MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析和工程应用的强大编程环境，其丰富的数学函数库和可视化能力使得它成为进行此类实验的理想选择。在视觉感知中，侧抑制是指一个神经元对周围邻近神经元的活动产生抑制作用的现象，这种效应在视网膜和视觉皮层中尤为显著。在MATLAB环境中，通过编写脚本或函数，可以构建模型来模拟这种复杂的神经网络行为。中的“使用说明在zip压缩包 README 文件中”提示我们，这个程序包包含了必要的运行指南。README文件通常包含项目介绍、安装步骤、如何运行程序以及可能遇到的问题和解决方案等信息。因此，在开始使用该程序前，必须仔细阅读这个文件，确保正确地理解和执行每一个步骤。 "基于matlab"明确指出，该实验程序是利用MATLAB语言编写的。MATLAB的灵活性和易用性使其成为科学研究和教学中的常见工具，特别是在处理数值计算和信号处理问题时。在这里，MATLAB可能被用来创建神经网络模型，模拟侧抑制的动态过程，包括权重分配、信号传递和结果可视化等。根据提供的【压缩包子文件的文件名称列表】"JU-MATLAB"，我们可以推断出这可能是主程序文件或者是一系列与实验相关的MATLAB脚本或函数的集合。这些文件可能包括定义神经元模型的函数、模拟算法、数据处理脚本以及结果展示的代码。为了深入了解并运行这个实验，我们需要查看这些文件的具体内容，理解它们的功能和相互之间的调用关系。 "基于MATLAB的侧抑制实验程序"是一个旨在帮助研究者和学生探索生物视觉系统神经机制的工具。通过MATLAB，用户能够构建、测试和优化侧抑制网络模型，模拟生物视觉中的复杂交互，并可能进一步研究这些现象如何影响视觉感知和处理。使用过程中，遵循README文件的指导，结合MATLAB的基本知识，可以深入理解这一生物现象的数学模型和实际应用。

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基于MATLAB的侧抑制实验程序.zip （6个子文件）

JU-MATLAB

CeYiZhi_Analysis.m 3KB

bianshuju.py 1KB

CeYiZhi.m 10KB

dataCalc.csv 6KB

README.md 6KB

dataArri.csv 1KB

# 基于MATLAB的侧抑制实验程序 **使用方法**：运行 `ceyizhi.m`，如果实验时没有中途退出，则会自动调用 `ceyizhi_analysis.m` 处理并保存数据 **运行环境**：`MATLAB` 及 `psychtoolbox` **作者**：小叶子 ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠏⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣟⠄⢸⣿⣿⣿⠿⠿⠿⢿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠟⠛⠛⠛⠂⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠉⠙⠛⠿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠟⠉⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠉⠻⢿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠟⠁⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠉⠻⢿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡟⠁⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠈⠻⢿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡿⠁⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠉⠻⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡿⠁⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠈⠻⢿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡿⠁⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠉⠛⠿⢿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡿⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⣠⣾⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠁⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⡄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⣷⣾⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠃⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⡏⠶⡀⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡏⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⡇⢀⣙⣦⡀⠄⠄⣶⣀⠄⠄⠄⠄⡄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡏⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢠⣦⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⣷⠁⠄⡅⠉⢢⡀⢸⡍⠓⢦⡀⠄⢹⡀⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢠⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⡟⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⣸⢹⡄⠄⢀⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢻⠒⠚⠁⠄⣀⠬⠶⢿⡤⠄⣉⠓⠼⡇⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⡟⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⡇⠄⢷⢇⠄⠈⡆⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢸⡀⡠⠔⢉⢠⡐⠤⠄⣒⠂⠤⢉⢢⢿⡀⠄⠄⠄⣶⢀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣯⣄⣠⣾⠇⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢀⠇⠄⠈⣷⠁⠁⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⡦⣿⡤⠄⠡⠁⠄⠄⠄⠈⠳⡀⠄⠈⢺⡇⠄⠄⡰⠙⣸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡟⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢀⢸⠄⠄⠄⣘⣇⠄⣼⡄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢣⠈⠄⠄⡇⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢧⠄⠄⢸⡇⢀⡰⠋⠄⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠃⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢠⠹⣾⢀⠔⣁⢤⣚⣦⡗⠹⣆⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠈⢦⠄⠄⡇⠄⠄⠄⠄⠄⠄⡜⠄⠄⠄⠃⡝⠐⡠⠁⣼⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢀⡎⢠⠻⡡⠪⠊⠄⠄⠘⠈⢢⡈⠙⠲⠦⠤⠤⠤⠔⠒⠊⠁⠄⠱⣄⠄⠄⠄⢀⠜⠁⠄⠄⠄⠄⡇⠈⣀⣼⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢸⣷⠁⡔⠄⡇⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢣⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠉⠁⠉⠁⠄⠄⠄⠄⠄⠄⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣧⡀⣧⡀⠄⠄⠄⢸⡧⡜⠄⠄⡇⠄⠄⠄⠄⠄⠄⣼⠄⠄⠄⠄⠄⢸⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢰⠄⡇⠄⠄⠄⠄⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣄⠄⠄⠈⡇⠄⠄⠄⠱⣄⠄⠄⠄⠄⣠⠇⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠁⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠃⠄⠄⠄⠄⠄⢀⣾⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠢⠄⣸⠠⡀⠄⠄⠈⠉⠒⠂⠈⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢀⣾⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣆⠡⡀⠁⠱⡀⠄⠄⠄⠄⢠⠄⡂⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢀⣠⣾⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣌⠊⠤⠑⡀⠄⠄⠄⠘⠄⠃⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⡀⠤⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⣀⣴⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣶⣶⣿⣦⣀⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠐⠁⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢀⣴⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣆⣀⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⣠⠞⢱⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣶⣶⣶⡖⠒⠒⠒⠒⠄⠄⠊⠄⠄⣼⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠛⠉⠉⠁⠄⠄⠄⠈⠉⠛⠻⣿⣿⡇⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠿⠿⠿⠿⢿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠏⠁⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢰⠁⣠⠁⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⢠⠉⢻⠿⠛⠉⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠄⠉⠻⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿

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