MATLAB生成Poisson平衡网络代码实现与分析

该资源包含多个脚本文件，用于生成特定的图表，并提供了一系列功能框架和辅助函数以帮助用户理解和重现相关的神经科学实验和模型。 具体来说，本资源中的`figure_X.m`系列脚本文件可用来生成图2、图4、图5、图6、图7和图8，而`local_framework.m`和`population_framework.m`分别提供了本地和人口级别的泊松BSN模型实现。`bsn.m`文件包含了BSN模型的基础实现，`plotRaster.m`则用于绘制神经活动的栅格图，`colorcet.m`用于生成感知一致的颜色映射，对于特定图表中的色彩使用非常关键。另外，`test_approx.m`文件则用于基于指数近似值计算理论上的最小误差。 对于希望深入研究和扩展该模型的用户，可通过命令行工具git使用`***:pillowlab/PoissonBalancedNets.git`指令克隆此项目库，或者直接在浏览器中访问上述GitHub链接并下载压缩包解压后使用。 该资源适用于系统开源社区，特别是那些对神经科学、计算模型以及MATLAB编程感兴趣的开发者和研究者。通过该资源，用户可以学习如何构建和分析泊松神经网络模型，探索生物神经系统中的尖峰动态，或者在其他相关的数据科学和模拟实验中应用此模型。"