FitzHugh-Nagumo 小模型在状态依赖时延下的振动共振

我们提出了一个由高频信号和低频信号驱动的、具有非对称势的非线性一维 FitzHugh-Nagumo 神经元模型。我们的数值分析聚焦于状态依赖时延对振动共振和延迟诱导共振现象的影响。探索了低频响应�幅以刻画振动共振和延迟诱导共振。通过这一工作，我们发现当状态依赖时延速度分量的�幅较小时，神经模型中会发生振动共振和多共振。当高频激励�幅较大时，振动共振呈现一个峰值。我们观察到当状态依赖时延速度分量的�幅增加时，响应会减小。我们还分析了状态依赖时延的位置和速度分量如何分别或共同产生延迟诱导共振。本工作的主要结果是，状态依赖时延速度分量在两种现象中发挥重要作用。事实上，时延参数可以控制两种共振的触发。