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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/2617| Desarrollo de un arreglo de neuronas electrónicas con aplicaciones en sincronización de sistemas Development of an array of electronic neurons with system synchronization applications | |
| GERARDO GABRIEL VELASCO EQUIHUA | |
| JONATAN PEÑA RAMIREZ JOAQUIN ALVAREZ GALLEGOS | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| sincronización, neurona electrónica, acoplamiento dinámico synchronization, electronic neuron, dynamic coupling | |
| El cerebro humano es un órgano compuesto principalmente por neuronas, las cuales interactúan entre sí a través de sinapsis eléctrica o química. Independientemente del tipo de interconexión, se ha observado que (parte de) las neuronas tienden a sincronizarse. El resultado de dicha sincronía es algunas veces benéfico (p. ej. Produce momentos de creatividad e inspiración), pero otras veces es perjudicial para el organismo (p. ej. ataques epilépticos). Por esta razón, es de vital importancia entender los mecanismos y procesos que conducen a la sincronización de neuronas. Esta tesis se enfoca en particular, en el estudio de comportamiento síncrono en neuronas, utilizando modelos matemáticos y circuitos electrónicos que emulan el comportamiento dinámico de una neurona. En la primera parte se presenta un estudio comparativo de los modelos matemáticos más relevantes, que se encuentran en la literatura. De dicho estudio, se concluye que el modelo propuesto por Hindmarsh-Rose (HR) es uno de los más completos, ya que logra reproducir la mayoría de los comportamientos neuronales. Después se describe el diseño y construcción de un circuito electrónico basado en el modelo HR. El circuito se construye utilizando electrónica analógica y se demuestra de manera numérica y experimental que el circuito diseñado puede reproducir éxitosamente los comportamientos dinámicos del modelo neuronal HR. Finalmente, la tesis se centra en el estudio analítico, numérico y experimental de la sincronización de un par y una red de circuitos electrónicos HR interconectados a través de acoplamientos dinámicos. La estabilidad del comportamiento síncrono es analizada utilizando la función maestra de estabilidad y los exponentes transversos de Lyapunov. Los resultados que se obtuvieron demuestran que, para ciertas combinaciones de entrada-salida en las neuronas, el número de neuronas que se sincronizan con acoplamientos dinámicos es mayor que el número de neuronas que se sincronizan usando acoplamientos estáticos. En resumen, los resultados de esta tesis proveen un nuevo entendimiento, desde un punto de vista de dinámica y control, sobre el fenómeno de sincronización de neuronas. The human brain is an organ mainly composed by neurons, which interact to each other through electric or chemical synapses. Independently of the type of interconnection, it has been found that (part of) the neurons have a tendency to synchronize. Sometimes, this synchronous behavior is beneficial (e.g. this behavior is found in the brain in moments of creativity or inspiration). However, the synchronized behavior of neurons may also be detrimental (e.g. in epileptic seizures). Hence, it is of utmost importance to understand the mechanisms or processes that yield to synchronized behavior in neurons. This thesis focuses in the study of synchronization in neurons from a dynamics and control perspective. In particular, the onset of synchronous behavior in neurons is investigated by using mathematical models and electronic circuits, which emulate the dynamic behavior observed in neurons. The first part of the thesis presents a comparative study on the mathematical models available in the literature. From this study, it is concluded that the Hindmarsh-Rose (HR) model is the most complete in the sense that it can reproduce most of the neuronal dynamic behaviors. Then, an electronic circuit, based on the HR model, is designed and constructed by using analog circuits. It is numerically and experimentally demonstrated that the derived circuit can successfully reproduce the dynamic behaviors of the HR model. Finally, the third part of the thesis presents an analytic, numeric, and experimental study related to the synchronization of a pair and a network of electronic neurons HR interconnected via dynamical couplings. The stability of the synchronous solution is investigated y using the Master Stability Function and the largest transverse Lyapunov exponents. The obtained results show that for a certain input-output combinations in the neurons, the number of neurons that can be synchronized with dynamic couplings is larger than the number of neurons that can be synchronized using the traditional static couplings. In summary, the results presented in this thesis provide new understanding, from a dynamics and control perspective, about the synchronization phenomenon observed in neurons. | |
| CICESE | |
| 2018 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Velasco Equihua,G.G. 2018. Desarrollo de un arreglo de neuronas electrónicas con aplicaciones en sincronización de sistemas. Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 79pp. | |
| DISEÑO DE CIRCUITOS | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Electrónica y Telecomunicaciones |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| Tesis_Velasco_Equihua_Gerardo_Gabriel_03_oct_2018.pdf | Versión completa de la tesis | 8.12 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |