1.一种基于LIF模型的脉冲神经网络神经元电路，其特征在于，包括：包括膜电位积累电路、泄露电路、脉冲产生电路、不应期电路及复位电路，所述膜电位积累电路与泄露电路相连，膜电位积累电路的输出端连接到脉冲产生电路的一个输入端，脉冲产生电路与不应期电路相连，不应期电路的输出端连接到复位电路的输入端，复位电路的输出端连接到膜电位积累电路的输入端。所述膜电位积累电路通过一个电容Cmem实现，利用电容Cmem对输入信号进行累积，将膜电位Vmem积累至阈值电压用于产生脉冲信号；

所述泄露电路采用一个NMOS管M3与电容Cmem并联，没有信号输入时，膜电压将会泄露至静息电位或到下一次信号的到来；

所述脉冲产生电路由一个比较器Comp与一个buffer构成，将膜电位与阈值电压进行比较，一旦膜电位超过阈值电压则发射一个脉冲信号；

所述不应期电路由一个电容C1、一个PMOS管M4与一个由Vref控制的NMOS管M5并联构成，Vref可以调节不应期时间。一旦脉冲产生电路产生一个脉冲信号，不应期电路则产生一个复位信号传输给复位电路；

所述复位电路由一个NMOS管M2和PMOS管M1串联构成，用于接收不应期电路产生的复位信号Vrst，快速将膜电位放电至静息电位，并且断开与输入信号的连接，在一段时间内不接受任何输入信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于LIF模型的脉冲神经网络神经元电路，其特征在于，所述膜电位积累电路包括电容Cmem，所述电容Cmem一端连接膜电压Vmem，一端接地；所述泄露电路包括NMOS管M3，其中NMOS管M3的栅极连接外部偏置电压Vleak，所述NMOS管M3的漏极与电容Cmem连接膜电压Vmem的一端相连，所述NMOS管M3的源极接地；所述脉冲产生电路包括：比较器Comp、反相器inv1、反相器inv2，其中比较器Comp的正向输入端与电容Cmem连接膜电压Vmem的一端相连，比较器Comp的负向输入端与外部偏置电压Vth相连，比较器的输出端与反相器inv1的输入端相连，其中反相器inv1的输出端与反相器inv2的输入端相连，其中反相器inv2的输出端输出信号Vout，输出信号Vout代表整个神经元电路的输出信号；所述不应期电路包括：PMOS管M4、NMOS管M5、电容C1，其中PMOS管M4的栅极连接反相器inv1的输出端，PMOS管的源极连接电源电压VDD，PMOS管的漏极连接NMOS管M5的漏极并输出复位信号Vrst，其中NMOS管M5的栅极连接外部偏置电压Vref，NMOS管M5的源极接地，其中电容C1的一端与PMOS管M4的漏极和NMOS管M5的漏极相连，电容C1的另一端与外部地线GND相连；所述复位电路包括：PMOS管M1和NMOS管M2，其中PMOS管M1的源极与外部输入信号Iin相连，PMOS管M1的栅极和NMOS管M2的栅极相连并连接到复位信号Vrst，PMOS管M1的漏极与NMOS管M2的漏极相连并连接到电容Cmem与膜电压Vmem相连的一端，NMOS管M2的源极与外部地线GND相连。

3.根据权利要求2所述的一种基于LIF模型的脉冲神经网络神经元电路，其特征在于，所述脉冲产生电路的比较器Comp的电路包括：PMOS管N1、PMOS管N2、PMOS管N3、NMOS管N4、NMOS管N5、NMOS管N6、NMOS管N7、NMOS管N8、PMOS管N9、PMOS管N10、NMOS管N11，其中PMOS管N1的栅极连接外部偏置电压Vcomp，PMOS管N1的源极连接电源电压VDD，PMOS管N1的漏极分别连接PMOS管N2的源极、PMOS管N3的源极，PMOS管N2的栅极连接信号Vmem，PMOS管N2的漏极分别与NMOS管N4的漏极、NMOS管N4的栅极、NMOS管N5的漏极、NMOS管N6的栅极、NMOS管N11的栅极相连，PMOS管N3的栅极连接信号Vth，PMOS管N3的漏极分别与NMOS管N5的栅极、NMOS管N6的漏极、NMOS管N7的漏极、NMOS管N7的栅极、NMOS管N8的栅极相连，NMOS管N4的栅极与NMOS管N4的漏极相连，NMOS管N4、NMOS管N5、NMOS管N6、NMOS管N7、NMOS管N8的源极均与外部地线GND相连，NMOS管N7的栅极与NMOS管N7的漏极相连，NMOS管N8的漏极分别与PMOS管N9的漏极、PMOS管N9的栅极相连，PMOS管N9的栅极与分别与PMOS管N9的漏极、PMOS管N10的栅极相连，PMOS管N9的源极与PMOS管N10的源极都连接到电源电压VDD，PMOS管N10的漏极与PMOS管N11的漏极相连，NMOS管N11的源极连接外部地线GND。

4.根据权利要求3所述的一种基于LIF模型的脉冲神经网络神经元电路，其特征在于，比较器Comp为一个迟滞比较器，比较器中的NMOS管N1接收外部偏置电压Vcomp，比较器中的NMOS管N2为比较器的正向输入端，接收来自膜电位积累电路的膜电压Vmem，比较器中的PMOS管N3为比较器的负向输入端，接收阈值电压Vth，该比较器通过比较膜电压Vmem与阈值电压Vth得到输出信号，模拟生物神经元的激活特性，膜电压Vmem一旦超过阈值电压Vth，比较器则将输出信号传递给buffer，产生一个脉冲信号。

5.根据权利要求1-4之一所述的一种基于LIF模型的脉冲神经网络神经元电路，其特征在于，LIF(积分泄露点火)模型的公式表示如下所示：其中，Vmem表示神经元的膜电位，Cmem代表膜电位积累电路中的膜电容，Iin代表输入电流，Ileak代表泄露电流，如果Vmem>Vth，则Vmem＝0。

6.根据权利要求2所述的一种基于LIF模型的脉冲神经网络神经元电路，其特征在于，所述的泄露电路的NMOS管M3处于亚阈值区，该管可通过调节外部偏置电压Vleak控制信号泄露时间常数，使得泄露速率可调。

7.根据权利要求2所述的一种基于LIF模型的脉冲神经网络神经元电路，其特征在于，所述不应期电路的NMOS管同样处于亚阈值区，用于使输出脉冲信号缓慢衰减，控制NMOS管的偏置电压Vref可以对不应期进行调节，从而可以调节神经元电路输出脉冲信号的频率。

8.根据权利要求2所述的一种基于LIF模型的脉冲神经网络神经元电路，其特征在于，所述复位电路由一个NMOS管和一个PMOS管串联而成，当复位信号Vrst为低电压时，PMOS管导通，NMOS管关闭，膜电位积累电路接收输入信号；当复位信号Vrst为高电压时，NMOS管导通，膜电位被放电至静息电位，PMOS管关闭，膜电位累积电路不接收输入信号，神经元电路处于不应期，直到复位信号Vrst衰减至低电压时，膜电位积累电路再次接收输入信号，对膜电位进行累积。