首先表明,在没有明确考虑测量误差的参数估计技术(如回归方法)中,噪声测量会产生不准确的参数估计。另一个问题是,对于混沌系统,必须最小化以估计状态和参数的成本函数非常复杂,以至于常见的优化例程可能会失败。我们表明,包含有关潜在轨迹的时间连续性的信息可以显着改善参数估计。本文详细描述了两种同时考虑变量误差问题...
🌈4 Matlab代码及文献 💥1 概述 文献来源: 本文综述了连续非线性动力系统噪声时间序列测量中参数和未观测到的轨迹分量的估计问题。首先表明,在没有明确考虑测量误差的参数估计技术(如回归方法)中,噪声测量会产生不准确的参数估计。另一个问题是,对于混沌系统,必须最小化以估计状态和参数的成本函数非常复杂,以至于...
Matlab for neuroscientists || exploring the fitzhugh-nagumo modelWallisch, Pascal
摘要: 讨论了 F itzHugh Nagumo的系统特性, 用 Matlab 的编程功能仿真 F itzHugh Nagumo系统在噪声 激励下的几种性态: 系统可以在噪声激励下由极限环变为焦点; 足够大的噪声可以使系统的 Lyapunov 指数收敛。因此, M atlab可以描述 F itzHugh Nagumo系统的非常有规律的动力学行为, 提高了学生的实 践编程能力,...
第四步利用吴消元法结合数学软件 REDUCE 或 MATLAB 计算, 把获得的参数 qi(i = 0, 1, ··· , n) 和 c 代入方程 (2.4), 依据 b 的符号从表 1 中选取相应的函数表达式 ϕ = ϕ(ξ), 进一步可找到方程 (2.1) 的行波解. 表1 Riccati 方程 (1.1) 的显式新精确解, 其中 ε = ±1, a1,...
[0019] 图1为二阶非自治Fitzhugh-Nagumo神经元电路; [0020] 图2为分段线性电阻R等效实现电路; N [0021] 图3为改变电路参数时,二阶非自治Fitzhugh-Nagumo神经元电路不同放电行为, 其中,图(a1)、(b1)、(c1)和(d1)表示v 随时间变化的MATLAB数值仿真时域波形图;图(a2)、 C (b2)、(c2)和(d2)表示PSIM...
The chapter also introduces the most practical and commonly used built-in ODE solvers in MATLAB: the function ode45. This solver is based on an explicit Runge-Kutta formula and is optimized to adaptively find the most efficient time steps to produce a solution within a certain allowed relative ...
∗∗于蓉蓉ꎬ女ꎬ１９８５年３月生ꎬ河南省南阳市卧龙区人ꎬ汉族ꎬ西京学院理学院副教授ꎬ硕士ꎬ主要从事非线性动力学及同步控制ꎬ隐藏吸引子的研究ꎮ时间延迟下ＦｉｔｚＨｕｇｈ￣Ｎａｇｕｍｏ振子的动力学行为与同步研究∗ ＤＹＮＡＭＩＣＢＥＨＡＶＩＯＲＡＮＤＳＹＮＣＨＲＯＮＩＺＡＴ...
Matlab for Neuroscientistsdoi:10.1016/B978-0-12-374551-4.00023-3Pascal WallischMichael LusignanMarc BenayounTanya I. BakerNicholas G. HatsopoulosF. F. Elizabeth Cherry, Fitzhugh-Nagumo (FHN) model, 2009.
随时间变化的MATLAB数值仿真时域波形图;图(a2)、(b2)、(c2)和(d2)表示PSIM电路仿真验证的v C 随时间变化的时域波形图。 具体实施方式 现在结合附图对本发明作详细的说明。此图为简化的示意图,仅以示意方式说明本发明的基本结构,因此其仅显示与本发明有关的构成。 如图1所示,本发明的一种简易的Fitzhugh-Nagum...