大腦是一個復雜的非線性系統(tǒng),噪聲對大腦中高效神經(jīng)信息處理與加工至關(guān)重要。特別是,人們發(fā)現(xiàn)神經(jīng)元可以利用隨機共振機制提高自身對微弱周期信號的處理能力。傳統(tǒng)隨機共振理論僅涉及單周期信號,但真實大腦中的神經(jīng)元會受到來自不同腦區(qū)的多種周期信號共同驅(qū)動。近期的研究表明,神經(jīng)系統(tǒng)在噪聲的幫助下可以有效地處理不同周期刺激的頻率差信息,由此提出了神經(jīng)系統(tǒng)中頻率差依賴的隨機共振理論。然而,差頻隨機共振現(xiàn)象是否可以在不同放電類型的神經(jīng)元中觀察到,其表現(xiàn)是否受到神經(jīng)元自身放電性質(zhì)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的調(diào)控,尚不明確。為此,本學位論文利用計算神經(jīng)科學手段,從單神經(jīng)元和小世界神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)兩個層次研究了神經(jīng)系統(tǒng)差頻隨機共振現(xiàn)象及其調(diào)控機制,獲得了如下成果:第一,在單神經(jīng)元水平上,我們關(guān)注四類典型神經(jīng)元放電類型,包括:規(guī)則放電、固有爆發(fā)式放電、快速放電以及低閾值放電。研究發(fā)現(xiàn),四種放電類型神經(jīng)元均存在差頻隨機共振現(xiàn)象,適當提高閾下直流分量可以使它們在相對較低的噪聲強度下增強對弱頻率差信息的響應(yīng)。此外,不同類型神經(jīng)元對于差頻的敏感區(qū)間不同,其中快速放電神經(jīng)元對較低的差頻響應(yīng)更強,而其余類型神經(jīng)元對于適中的頻率差響應(yīng)最優(yōu)... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1雙勢阱中的隨機共振現(xiàn)象，圖片改自[23]

-1 HH 神經(jīng)元模型[60]。（a）HH 神經(jīng)元模型等效電路圖；（b）直流電流刺激下的細胞位圖。神經(jīng)元模型主要分為兩類，一類是只用抽象的數(shù)學語言刻畫神經(jīng)元行為依賴模型，另外一類是通過具體電生理特性來模擬神經(jīng)元活動的生物物1952 年 Hodgkin 和 Huxley 等人利用電壓鉗技術(shù)記錄了大量的烏賊軸突活據(jù)，并采用非線性微分方程組的形式將這些實驗數(shù)據(jù)模擬出來。該非線性

圖 2-2 Izhikevich 模型產(chǎn)生的不同放電神經(jīng)元對應(yīng)的參數(shù)組合[61]。（a）為模型變量和參數(shù)在神經(jīng)元放電產(chǎn)生過程中作用示意圖。（b）和（c）為不同放電神經(jīng)元類型對應(yīng)參數(shù)取值。（d）為參數(shù)組合下 FS 神經(jīng)元膜電位示意圖。在探究 Izhikevich 神經(jīng)元模型上產(chǎn)生的差頻隨機現(xiàn)象時，令公式（2-1）中I 表達如下：app noiseI I I(2-4)其中：1 1 2 2sin(2 ) sin(2 )appI A f t A f t(2-5)0= ( )noiseI I D t(2-6)在上述兩式中，appI 表示攜帶兩個不同頻率的周期混合信號，1A 和2A 分別為兩個周期信號的幅度，1f 和2f 為兩個周期信號的頻率，差頻被定義為0 1 2f f f。noiseI表示噪聲信號，0I 為閾下偏移電流， (t )為均值為 0、方差為 1 的高斯白噪聲， D為無量綱參數(shù)，其用來調(diào)控噪聲強度大小。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]興奮—抑制神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的放電動力學特性研究[D]. 李慧妍.北京郵電大學 2018

碩士論文
[1]感知神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的隨機共振現(xiàn)象研究[D]. 季冰.青島大學 2015
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本文編號：3307393