ReRAM通用电导模型（Yu et al.）拟合非线性度A的源代码（.m）

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https://download.csdn.net/download/Mathematic_Van/88702603

这段 MATLAB 代码 nonlinear_fit.m 用于拟合和可视化长时程增强（Long-Term Potentiation, LTP）和长时程抑制（Long-Term Depression, LTD）的实验数据。以下是其主要功能的分析：

数据准备:

代码开始部分加载了原始的 LTP 和 LTD 实验数据（exp_LTP_raw 和 exp_LTD_raw）。这些数据看似是脉冲数量与导电性的测量值。
数据标准化:

将脉冲数和导电性数据标准化。这是通过除以最大脉冲数和导电性，然后归一化到 [0, 1] 范围内完成的。
数据可视化:

使用 MATLAB 的绘图功能来展示原始实验数据。LTP 数据以蓝色圆点表示，LTD 数据以红色圆点表示。

非线性拟合:

对 LTP 和 LTD 数据进行非线性拟合。代码定义了两个指数函数（通过 A_LTP，B_LTP，A_LTD，B_LTD 参数控制）来模拟 LTP 和 LTD 的动态。对于每个脉冲，拟合的导电性是基于这些指数函数和一定的随机变化（var_amp）计算得到的。
考虑噪声和饱和:

在计算每个脉冲的导电性时，还考虑了噪声（通过 randn 生成的随机数和变异幅度 var_amp）。如果计算的导电性超出 [0, 1] 范围，会被设定为 0 或 1，以模拟导电性的饱和。

最终绘图:

拟合结果以蓝色（LTP）和红色（LTD）线条绘制，与原始数据一起展示。这有助于比较实验数据和拟合模型的差异。
总体而言，这段代码用于分析和可视化忆阻器在 LTP 和 LTD 情境下的行为。通过非线性拟合实验数据，可以更好地理解和模拟忆阻器的动态行为。这种分析对于设计和理解基于忆阻器的神经网络模型非常有用。

参考文献

Chen P Y, Peng X, Yu S. NeuroSim: A circuit-level macro model for benchmarking neuro-inspired architectures in online learning[J]. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, 2018, 37(12): 3067-3080.

Github链接

https://github.com/yuhanhaharat/MLP_NeuroSim_V3.0_VS