Os sistemas de circuitos tradicionais geralmente têm capacidade limitada para suprimir interferências com fortes características temporais. Propõe-se uma estrutura biomimética anti-interferência baseada no mecanismo de sincronização neural. Comparando a estabilidade da sincronização, o desvio de energia e a viabilidade de implementação em hardware das redes Hodgkin–Huxley (HH) e Izhikevich (IZH) com diferentes topologias sob interferências externas, os modelos neuronais são integrados com a topologia da rede neural, estabelecendo um sistema unificado de avaliação para circuitos biomiméticos anti-interferência. Os resultados da simulação mostram que, sob condições de acoplamento forte, a rede HH demonstra maior robustez, com um índice de sincronização próximo a 1,0 e desvio relativo de energia inferior ao da rede IZH. A topologia de mundo pequeno apresenta a melhor tolerância a perturbações, enquanto a topologia em cadeia apresenta a menor robustez em ambos os modelos. Os resultados da implementação em hardware indicam que a rede IZH pode reduzir significativamente o consumo de recursos da tabela de consulta, e que os circuitos HH e IZH mantêm descargas rítmicas e integridade da forma de onda sob interferência de onda quadrada de 20 mV. Estes resultados indicam que o mecanismo de sincronização neural fornece um mecanismo eficaz e viável para o design de circuitos anti-interferência adaptativos.

anti-interferência biomimética; dinâmica de sincronização neural; modelos de rede HH/IZH; implementação em hardware