一种基于FHN神经元的三次非线性函数拟合电路制造技术

本发明专利技术涉及电子神经元技术领域，尤其涉及一种基于FHN神经元的三次非线性函数拟合电路，包括拟合三次非线性函数电路和FHN神经元主电路，以及拟合三次非线性函数电路与FHN神经元主电路电性连接，拟合三次非线性函数电路包括：电阻R1‑

【技术实现步骤摘要】
一种基于FHN神经元的三次非线性函数拟合电路


[0001]本专利技术涉及电子神经元
，尤其涉及一种基于FHN神经元的三次非线性函数拟合电路。

技术介绍

[0002]神经元是生物神经系统的基本功能单位，能在人体中产生多种电活动，并对外部施加的刺激做出反应。迄今为止，神经科学还无法很好地分析大脑的信息处理和认知功能。神经科学中提出的FitzHugh
‑
Nagumo(FHN)模型被用于揭示放电活动，从而实现类似大脑的硬件设备。但是，FHN模型电路需要两个乘法器来实现神经元模型中的三次非线性函数功能，在电路实现过程中消耗了大量的资源。
[0003]针对相关技术中FHN神经元模型电路实现因三次非线性函数使用乘法器造成的成本高、IC集成电路中占用较大硅基面积的技术难题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术解决的技术问题是：现有技术中FHN神经元电路实现，因三次非线性项的实现需要使用乘法器，造成成本高、IC集成电路中占用较大硅基面积的技术难题。
[0005]本专利技术所采用的技术方案是：一种基于FHN神经元的三次非线性函数拟合电路包括：拟合三次非线性函数电路和FHN神经元主电路，拟合三次非线性函数电路与FHN神经元主电路电性连接；
[0006]进一步的，拟合三次非线性函数电路包括：电阻R1‑
R8、R
a
‑
R
c
、运算放大器U1‑
U3、三极管Q1、Q2、直流电流源I0和直流电压源V
cc
，R1右端与U1的反相输入端和R
c
左端连接，R
c
右端与U1输出端和Q1基极连接，R
a
与R
b
并联的上端连接V
cc
，下端分别与Q1和Q2的集电极连接，Q1和Q2的共发射极与I0连接，R
a
的下端还与R3的左端连接，Q2的集电极和基极串联R4和R5，R4和R5的串联点与U2的同相输入端连接，R3的右端与U2的反相输入端和R6的左端连接，R6的右端分别与U2的输出端和R7的左端连接，R7的右端分别与U3的反相输入端、R8的左端和R2的右端连接，R2的左端与R1的左端连接，R8的右端与U3的输出端连接，U1、U3的同相输入端和Q2基极接地；
[0007]进一步的，FHN神经元主电路包括：电阻R9‑
R
16
、运算放大器U4‑
U6、电容C1、C2、直流电压源V和交流电压源Vs，R9的左端与拟合三次非线性函数电路输出端连接，R
10
的左端与交流电压源Vs连接，R9、R
10
和R
11
的右公共端与U4反相输入端连接，C1与U4反相输入端和U4输出端并联，U4输出端与R
15
左端连接，R
15
的右端与U5反相输入端和R
16
的左端连接，R
16
的右端与U5输出端连接，U5输出端与R
14
的左端和拟合三次非线性函数电路输入端连接，R
13
的左端与直流电压源V连接，R
12
、R
13
、R
14
的右公共端分别与C2的左端和U6的反相输入端连接，C2的右端分别与U6输出端和R
12
的左端连接，U6的输出端与R
11
的左端连接；
[0008]进一步的，拟合三次非线性函数电路的拟合电路方程表示为：
[0009][0010]其中，v
i
是1个电路状态变量，R2、R7、R
c
为拟合三次非线性函数等效电路元件参数，V
T
是晶体管的热电压。
[0011]进一步的，根据基尔霍夫定律，FHN神经元主电路的积分通道对应的电路方程表示为：
[0012][0013]其中，v
x
、v
y
是2个电路状态变量，v
S
＝V
m
sin(2πFt)，V
m
和F分别为外加激励幅值和频率，C1、C2、R
11
、R
12
、R
13
、R
14
为FHN神经元主电路元件参数。
[0014]本专利技术的有益效果：
[0015]1、现有技术中使用乘法器对神经元模型三次多项式非线性特征进行拟合，造成的成本高、效率低下的技术问题，进而达到了避免使用乘法器对神经元模型进行拟合，提高效率，降低成本的效果；
[0016]2、通过三次非线性项拟合后的FHN神经元模型产生不同的放电模式；制作了硬件电路，对FHN神经元的放电模态进行了实验验证。
附图说明
[0017]图1是本专利技术拟合三次非线性函数模型的模拟电路图；
[0018]图2是本专利技术FHN神经元模型的模拟电路图；
[0019]图3是本专利技术FHN神经元模型的三次多项式非线性的局部特征拟合结果图；
[0020]图4是本专利技术I
m
＝1、f＝0.01时，数值仿真FHN神经元处于周期尖峰放电模态的相轨图和时域波形图；
[0021]图5是本专利技术I
m
＝1、f＝0.16时，数值仿真FHN神经元处于混沌放电模态的相轨图和时域波形图；
[0022]图6是本专利技术I
m
＝1.6、f＝0.23时，数值仿真FHN神经元处于准周期放电模态的相轨图和时域波形图；
[0023]图7是本专利技术中基于PCB板的FHN电子神经元与实验平台截图；
[0024]图8是本专利技术V
m
＝1V、F＝100Hz时，硬件实验捕获FHN神经元处于周期尖峰放电模态的相轨图和时域波形图；
[0025]图9是本专利技术V
m
＝1V、F＝1.6kHz时，硬件实验捕获FHN神经元处于混沌放电模态的相轨图和时域波形图；
[0026]图10是本专利技术V
m
＝1.6V、F＝2.3kHz时，硬件实验捕获FHN神经元处于准周期放电模态的相轨图和时域波形图。
具体实施方式
[0027]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步说明，此图为简化的示意图，仅以示意方式说明本专利技术的基本结构，因此其仅显示与本专利技术有关的构成。
[0028]一种基于FHN神经元的三次非线性函数拟合电路，包括：图1的拟合三次非线性函数模型的电路和图2的FHN神经元主电路，拟合三次非线性函数电路和FHN神经元主电路，拟合三次非线性函数电路与FHN神经元主电路电性连接；
[0029]FHN神经元模型是由Hodgkin
‑
Huxley模型简化而来的一种神经元模型，无量纲形式如下：
[0030][0031]其中，x和y分别为膜电位和钠离子门控变量，I是对神经元施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于FHN神经元的三次非线性函数拟合电路，其特征在于，包括：拟合三次非线性函数电路和FHN神经元主电路，拟合三次非线性函数电路与FHN神经元主电路电性连接。2.根据权利要求1所述的基于FHN神经元的三次非线性函数拟合电路，其特征在于，所述拟合三次非线性函数电路包括：电阻R1‑
R8、R
a
‑
R
c
、运算放大器U1‑
U3、三极管Q1、Q2、直流电流源I0和直流电压源V
cc
，R1右端与U1的反相输入端和R
c
左端连接，R
c
右端与U1输出端和Q1基极连接，R
a
与R
b
并联的上端连接V
cc
，下端分别与Q1和Q2的集电极连接，Q1和Q2的共发射极与I0连接，R
a
的下端还与R3的左端连接，Q2的集电极和基极串联R4和R5，R4和R5的串联点与U2的同相输入端连接，R3的右端与U2的反相输入端和R6的左端连接，R6的右端分别与U2的输出端和R7的左端连接，R7的右端分别与U3的反相输入端、R8的左端和R2的右端连接，R2的左端与R1的左端连接，R8的右端与U3的输出端连接，U1、U3的同相输入端和Q2基极接地。3.根据权利要求1所述的基于FHN神经元的三次非线性函数拟合电路，其特征在于，所述FHN神经元主电路包括：电阻R9‑
R
16
、运算放大器U4‑
U6、电容C1、C2、直流电压源V和交流电压源Vs，R9的左端与拟合三次非线性函数电路输出端连接，R
10
的左端与交流电压...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐权，陈雄建，丁首魁，刘通，王艺腾，武花干，
申请(专利权)人：常州大学，
类型：发明
国别省市：