MATLAB PCNN 工具箱 - 脉冲耦合神经网络完整实现

资 源 简 介

该工具箱为 MATLAB 用户提供脉冲耦合神经网络（PCNN）的仿真支持，包含网络初始化、参数设置和训练功能，适用于图像分割、目标检测等任务。简化 PCNN 实验流程，助力科研与应用开发。

详 情 说 明

PCNN MATLAB 工具箱（Pulse Coupled Neural Network Toolbox）

项目介绍

PCNN MATLAB 工具箱是一个基于 MATLAB 平台的脉冲耦合神经网络（PCNN）完整实现工具集。本工具箱提供从网络构建、参数配置到仿真应用的端到端解决方案，支持图像分割、目标检测与时序信号分析等多种场景，适用于科研实验与教学演示。

功能特性

• 完整网络实现：包含 PCNN 神经元模型、脉冲传播机制及动态耦合过程的核心算法
• 灵活参数配置：支持自定义链接强度、衰减因子、阈值参数等关键网络属性
• 多模态数据处理：兼容二维灰度图像矩阵与一维时序信号向量输入
• 自适应优化机制：内置参数自动调优算法，提升模型收敛效率
• 可视化分析工具：提供神经元点火时序图、网络状态热力图及性能指标报告生成功能

使用方法

1. 数据准备：将待处理的灰度图像（矩阵格式）或时序信号（向量格式）加载至 MATLAB 工作区
2. 参数设置：通过配置文件或命令行指定网络参数（可选默认参数）
3. 运行仿真：调用主函数启动 PCNN 处理流程
4. 结果提取：获取处理后的图像分割结果、点火序列或动态分析报告

示例代码： % 加载图像数据 inputImage = imread('sample.jpg'); % 运行PCNN处理 [outputMap, firingSequence] = pcnn_main(inputImage); % 显示分割结果 imshow(outputMap);

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理场景必需）
• Signal Processing Toolbox（时序信号处理场景必需）

文件说明

主程序文件集成了脉冲耦合神经网络的核心运行逻辑，具体包括网络参数的初始化配置、神经元动态方程的迭代计算、脉冲传播过程的模拟控制，以及最终结果的可视化输出生成。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整处理链路，用户可通过调整输入参数适配不同的应用场景。