Caractéristiques profondes de la dynamique

L'étude du spectre de puissance du signal $m_N(t)$ nous a permis de caractériser pour un réseau la période ou pseudo période dominante, qui se maintient lors de la route vers le chaos et persiste après le passage en régime chaotique.

Pour étudier plus en profondeur les caractéristiques de la dynamique, on prend en compte le signal d'activation $x(t)$ qui contient les $N$ signaux neuronaux individuels, pour $t=t_0 ..t_0+T-1$. On suppose $t_0$ suffisamment grand pour être en régime stationnaire. Ce signal à $N$ dimensions correspond à la description la plus détaillée de l'attracteur du système.