Das Ziel der Arbeit war, ein Modell für oszillierende Neurone ("Chopper-Neurone") der ersten Station der Hörbahn (Nucleus cochlearis) zu entwickeln und zu testen. Zunächst werden Vielfache von 0.4 ms in intrinsischen Oszillationen im auditorischen System und in psychoakustischen Experimenten ("Pitch-shift"-Experimente) beschrieben. Die Zeitkonstante von 0.4 ms wird durch die Annahme einer kleinsten chemischen synaptischen Verzögerung erklärt. Die in physiologischen Experimenten beschriebene hohe dynamische Breite der Periodizitätskodierung, die geringe dynamische Breite in der Antwort auf einzelne Töne und das präzise Tuning von "Chopper-Neuronen" kann durch die gleichzeitige Projektion von sowohl auditorischen Nervenfasern als auch von sog. "Onset-Neuronen" verstanden werden. Daraus ergibt sich die Topologie des "Chopper"-Modells folgendermassen: Um die Präferenz für Vielfache von 0.4 ms sicherzustellen, bilden die simulierten "Chopper-Neurone" ein kreisförmiges Netzwerk. Die kleinste Anzahl von zwei "Chopper-Neuronen" in diesem Netzwerk entspricht der geforderten minimalen Refraktärzeit von 0.8 ms. Die simulierten "Chopper-Neurone" erhalten einen Eingang von Nervenfasern und "Onset-Neuronen". Simulationen dieses Modells zeigen, dass das hier vorgestellte Modell im Gegensatz zu den bisherigen Modellen, die Präferenz fr Vielfache von 0.4 ms von "Chopper-Neuronen" erklären kann. Das Modell ist zusätzlich in der Lage, die hohe Dynamik der Periodizitätskodierung bei gleichzeitigem präzisem Tuning verständlich zu machen. Darber hinaus kann das Modell, wie die bisherigen Modell auch, Interspike-Intervalle präzise simulieren. Die Simulationen der "Chopper-Neurone" zeigen, dass die Änderung der Integrationsbreiten der projizierenden "Onset-Neurone" eine Veränderung der spektralen Auflösung der "Chopper-Neurone" nach sich ziehen. Werden die Integrationsbreiten schmaler, wird die Auflösung von Frequenzkomponenten besser. Ausserdem verändert die Breite die Periodizitätskodierung. Schmale Integrationsbreiten führen zu einer besseren Periodizitätskodierung bei niedrigen Lautstärken. Bei hohen Lautstärken führt eine breite Integration zur besseren Kodierung. Daher stehen sich bei hohen Lautstärken die Adaptation der Integrationsbreite an das Tuning und die Adaptation an die Periodizitätskodierung entgegen. Die beobachtete Zweideutigkeit der Tonhöhenempfindung, die bestimmt ist durch entweder die Einhüllende oder durch eine niedrige spektrale Komponente eines harmonischen Klanges (Schneider et al., 2005), wird durch die Annahme erklärt, dass die Integrationsbreite der "Onset-Neurone" an spektrale oder zeitliche Kodierung angepasst ist. Im Gegensatz zu physiologischen Daten zeigen Hodgkin-Huxley-artige Modelle von einzelnen "Chopper-Neuronen" (z.B. Rothman and Manis, 2003) eine starke Abhängigkeit ihrer Interspike-Intervalle bei Veränderungen der Eingangsstärke und zeigen keine Präferenz der Interspike-Intervalle für Vielfache von 0.4 ms. Simulationen zeigen, dass Netzwerke Hodgkin-Huxley-artiger Neurone mit einer synaptischen Verzögerung von 0.4 ms diese Präferenz und eine Unabhängigkeit von der Eingangsstrke aufweisen. Mit dem Hodgkin-Huxley-artigen Choppermodell von Rothman and Manis (2003) können die kurzen Interspike-Intervalle physiologischer "Chopper-Neurone" nicht simuliert werden. Daher wurde das Modell mit Hilfe von genetischen Algorithmen modifiziert, um Interspike-Intervalle von 0.8 ms zu erzeugen. Dieser "schnelle Rothman-Chopper" wurde erfolgreich in die postulierte Simulationstopologie integriert. Die Präferenz physiologischer Daten von Interspike-Intervallen fr Vielfache von 0.4 ms kann auch durch ein erweitertes Netzwerk, dass durch zwei verschaltete "schnelle Rothman-Chopper" synchronisiert wird, erklärt werden.