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通过动态突触的发射率依赖传输可以通过检查从大量神经元群体传输不相关泊松动作电位列的信息来分析，这些神经元群体具有全局发射率<math>R(t)</math>。可以通过对应于不同动作电位列的泊松过程的不同实现平均Eq. \ref{model}来获得突触后电流<math>I(t)</math>的时间演化：

通过动态突触的发射率依赖传输可以通过检查从大量神经元群体传输不相关泊松动作电位列的信息来分析，这些神经元群体具有全局发射率<math>R(t)</math>。可以通过对应于不同动作电位列的泊松过程的不同实现平均Eq. \ref{model}来获得突触后电流<math>I(t)</math>的时间演化：

:<math>\begin{aligned}

{{NumBlk|::|<math>\begin{aligned}

\frac{du}{dt} & = & -\frac{u}{\tau_f} + U(1-u^-)R(t),\nonumber \\

\frac{du}{dt} & = & -\frac{u}{\tau_f} + U(1-u^-)R(t),\nonumber \\

\frac{dx}{dt} & = & \frac{1-x}{\tau_d}-u^+xR(t), \\

\frac{dx}{dt} & = & \frac{1-x}{\tau_d}-u^+xR(t), \\

I(t) &=  & \tau_s Au^+xR(t), \nonumber

I(t) &=  & \tau_s Au^+xR(t), \nonumber

\label{poisson}\end{aligned} </math>

\label{poisson}\end{aligned} </math>|{{EquationRef|1}}}}

其中再次<math>u^+ = u^- + U(1-u^-)</math>，我们忽略了与突触时间常数同阶的时间尺度。对于稳态率，<math>R(t) \equiv R_0</math>，我们得到

其中再次<math>u^+ = u^- + U(1-u^-)</math>，我们忽略了与突触时间常数同阶的时间尺度。对于稳态率，<math>R(t) \equiv R_0</math>，我们得到

:<math>\begin{aligned}

{{NumBlk|::|<math>\begin{aligned}

u^+=u_0 & \equiv & U\frac{1+\tau_fR_0}{1+U\tau_fR_0}, \nonumber \\

u^+=u_0 & \equiv & U\frac{1+\tau_fR_0}{1+U\tau_fR_0}, \nonumber \\

x=x_0 & \equiv & \frac{1}{1+u_0\tau_d R_0},\\

x=x_0 & \equiv & \frac{1}{1+u_0\tau_d R_0},\\

I=I_0 & \equiv & \tau_s Au_0x_0 R_0, \nonumber \label{stationary} \end{aligned}</math>

I=I_0 & \equiv & \tau_s Au_0x_0 R_0, \nonumber \label{stationary} \end{aligned}</math>|{{EquationRef|1}}}}

如图2A,B所示。特别是，对于以抑制为主的突触（<math>u^+ \approx U</math>），平均突触效能<math>E=Au^+x</math>与率成反比下降，而稳态突触电流在限制频率<math>\lambda \sim \frac{1}{U\tau_d}</math>处饱和，超过此频率，动态突触无法传输有关稳态发射率的信息（图2A）。另一方面，促进突触可以针对依赖于STP参数的特定前突触率进行调整（图2B）。

如图2A,B所示。特别是，对于以抑制为主的突触（<math>u^+ \approx U</math>），平均突触效能<math>E=Au^+x</math>与率成反比下降，而稳态突触电流在限制频率<math>\lambda \sim \frac{1}{U\tau_d}</math>处饱和，超过此频率，动态突触无法传输有关稳态发射率的信息（图2A）。另一方面，促进突触可以针对依赖于STP参数的特定前突触率进行调整（图2B）。