Spike Response Model 完整代码

Spike Response Model（SRM）是一种神经元模型，可以用来模拟神经元的行为。以下是一个SRM的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义SRM模型参数
tau_m = 10   # 膜电位时间常数
tau_s = 3    # 突触后电流时间常数
Vreset = -70 # 复位电位
Vth = -40    # 阈值电位
Vspike = 20  # 发放电位

# 定义刺激输入
T = 1000         # 模拟时间
dt = 0.1         # 时间步长
time = np.arange(0, T, dt)
I = np.zeros_like(time)
I[time < 500] = 10  # 500毫秒内有刺激输入

# 定义SRM主函数
def SRM(I):
    V = np.zeros_like(time)  # 膜电位
    s = np.zeros_like(time)  # 突触后电流
    spikes = []              # 保存发放时间

    for i in range(1, len(time)):
        dV = (-(V[i-1]-Vreset) + s[i-1] + I[i]) / tau_m  # 计算膜电位变化率
        V[i] = V[i-1] + dV*dt                            # 更新膜电位
        ds = -s[i-1] / tau_s                              # 计算突触后电流变化率
        if V[i] >= Vth:                                  # 判断是否发放动作电位
            V[i] = Vspike                                 # 更新膜电位为发放电位
            s[i] += 1                                     # 发放后增加突触后电流
            spikes.append(time[i])                        # 保存发放时间
        s[i] += ds*dt                                    # 更新突触后电流
    return V, spikes

# 运行SRM模型
V, spikes = SRM(I)

# 绘制结果
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(time, V, label='Membrane potential')
plt.plot(spikes, np.ones_like(spikes)*Vspike, 'ro', label='Spikes')
plt.xlabel('Time (ms)')
plt.ylabel('Membrane potential (mV)')
plt.legend()
plt.show()

上述代码实现了一个简单的SRM模型，并根据输入的刺激产生了相应的膜电位响应。您可以修改模型参数和刺激输入来观察不同的神经元响应。