正弦信号的matlab代码为什么以及如何使用伪代码 为什么要使用伪代码？ 伪代码听起来像是一个通用概念，但您可以将其视为代码的概述。 就像论文/研究论文的大纲一样，您可以从一个简单的大纲开始（第一个示例）。 您还需要考虑信息流，并四处移动段落以创建最佳故事（第二个示例）。 随着论文的继续发展，您的大纲将被填满，最终您仅需关注几个要点（第三个示例）。 最终，所有内容融合在一起，您便拥有了完整的论文（请参阅功能全面的程序）。 伪代码有哪些优点？ 向非程序员介绍您的代码 用它来获取其他程序员的意见/建议 用它来确定代码的最佳逻辑 使用它作为确定代码中对象的方式（有关OOP的帮助） 伪代码可以帮助您分解首先要编码的内容以及要为（TDD）构建的测试 尽管对于伪代码没有真正的规则，但我将给出一些用于每个伪代码示例的基本规则。 我们的示例将是一个相对简单的神经元回路模型。 背景 为了确切地了解程序最终应该做什么，我们应该首先讨论神经元的一些基本属性，以及它们如何影响彼此的活动。 神经元被定义为可以通过电或化学信号处理和传输信息的可电刺激的细胞。 神经元的膜包含专门的蛋白质，这些蛋白质会在神经元的内部

MATLAB程序，HH方程经典参数，采用欧拉法积分。

MATLAB 程序语言编写的神经元模型Spiking Response Model 代码

生物神经元的结构与功能特性 图1-1 生物神经元结构

袁曾任人工神经网络及其应用-人工神经元网络及其应用_袁曾任_1999_CN_hongshan_chen.part3.rar 袁曾任 人工神经网络及其应用，解压后可以打开。

matlab神经网络源码集锦- PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制

脉冲神经网络最基本的神经元模型之一SRM模型的前世今生，英文原版

实测可用。由于大多数做的单神经元都是基于具体的模型，但这个是具有鲁棒性的。

外部输入通过神经元群模型可以产生不同类型的类似EEG的信号，但是外部输入信号的统计特性多采用经验值，而没有对其专门进行研究。在设定神经元群模型参数的情况下，SR-UKF被用来估计不同观测值所对应外部输入以及模型输出。实验证明外部输入估计数据的均值在前人所采用值的范围内，但是标准差比前面用到的小很多。

具有自学习和自适应能力的单神经元自适应PID控制算法,朋友分享的。