for l in range(par.pixel_x): for m in range(par.pixel_x): temp = np.zeros([(par.T+1),]) # 计算与膜电位成比例的发放速率 freq = interp(pot[l][m], [-1.069,2.781], [1,20]) # print freq if freq<=0: print(error) freq1 = math.ceil(600/freq) # 根据发放速率产生脉冲 k = freq1 if(pot[l][m]>0): while k<(par.T+1): temp[k] = 1 k = k + freq1 train.append(temp)
时间: 2024-02-14 14:21:00 浏览: 29
这段代码是一个循环,用于遍历神经元层中每一个神经元的膜电位值。在循环中,代码首先创建一个长度为par.T+1的全零数组temp,用于存储神经元在不同时间点的脉冲发放情况。
接着,代码使用interp函数计算当前神经元的膜电位值所对应的发放速率freq,将其映射到[1,20]的范围内。如果发放速率freq小于等于0,则输出一个错误信息。
然后,代码计算freq1,即根据发放速率计算出两个脉冲之间的时间间隔,用于产生脉冲序列train。
最后,代码使用while循环产生脉冲序列train,将temp数组中对应位置的值设为1,表示该时间点神经元发放了脉冲。每次循环结束后,k的值加上freq1,即计算下一个脉冲的时间点,直到k的值大于par.T+1,表示超出了时间范围,循环结束。
相关问题
def reconst_rf(weights, num): weights = np.array(weights) weights = np.reshape(weights, (par.pixel_x,par.pixel_x)) img = np.zeros((par.pixel_x,par.pixel_x)) for i in range(par.pixel_x): for j in range(par.pixel_x): img[i][j] = int(interp(weights[i][j], [-2,3.625], [0,255]))
这是一个用于重建感受野(receptive field)的函数,接受两个参数:weights和num。weights是一个一维的权重向量,需要通过reshape函数转化为一个二维的矩阵,矩阵的大小为par.pixel_x * par.pixel_x。num表示当前需要重建的感受野的编号。
该函数的主要作用是将权重矩阵转化为一个像素值矩阵,以便可视化。具体来说,函数首先将权重矩阵进行插值,将权重值的范围从[-2, 3.625]映射到[0, 255],然后将得到的像素值矩阵img返回。
class TimeWindowSequence(Sequence): def __init__(self, x, y, batch_size, window_size): self.x = x self.y = y self.batch_size = batch_size self.window_size = window_size self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size)) def __len__(self): return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size)) def __getitem__(self, idx): batch_x = np.zeros((self.batch_size, self.window_size, self.x.shape[1])) batch_y = np.zeros((self.batch_size, self.y.shape[1])) for i in range(self.batch_size): j = idx * self.batch_size + i if j >= self.window_count: break window_x = self.x[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] window_y = self.y[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] batch_x[i, :window_x.shape[0], :] = window_x batch_y[i, :] = window_y[-1, :] return batch_x, batch_y出现
这段代码中似乎缺少了一个缩进,导致 `return` 语句在 `for` 循环内部。可以尝试将 `return` 语句缩进到 `for` 循环外部,如下所示:
```
class TimeWindowSequence(Sequence):
def __init__(self, x, y, batch_size, window_size):
self.x = x
self.y = y
self.batch_size = batch_size
self.window_size = window_size
self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size))
def __len__(self):
return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size))
def __getitem__(self, idx):
batch_x = np.zeros((self.batch_size, self.window_size, self.x.shape[1]))
batch_y = np.zeros((self.batch_size, self.y.shape[1]))
for i in range(self.batch_size):
j = idx * self.batch_size + i
if j >= self.window_count:
break
window_x = self.x[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :]
window_y = self.y[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :]
batch_x[i, :window_x.shape[0], :] = window_x
batch_y[i, :] = window_y[-1, :]
return batch_x, batch_y
```
这样应该就可以解决这个问题了。
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