利用生物声纳中双耳多普勒效应探讨定量神经编码

为了探讨不稳定的生物神经系统检测变化信号的方法,以及变化信号与神经系统输出脉冲的定量关系,本研究基于神经元模型(H-H方程),用计算机仿真研究生物声纳对双耳多普勒效应的处理机制。双耳多普勒效应差可以确定运动物体的运动方向,由于双耳检测到的频率差别非常小,因此神经系统必须具有很高的信号分辨能力。本研究的仿真分析结果,证明神经系统存在高灵敏地区分多普勒信号的可能性,讨论了神经系统实现"定量"处理的可能性。

海豚等动物神经系统处理多普勒信号的一种可能性方案

海豚、蝙蝠等动物具有功能强大的生物声纳,生物神经系统处理多普勒效应的网络结构可能会有多种形式.对这类生物的神经系统信号处理机制及结构的研究,将能为信息处理提供新的视角.根据序空间神经编码理论,构建了一个生物神经回路处理多普勒信号.经计算机仿真可知,该生物神经网络运算速度快、分辨率高,并能处理任意的连续变频率多普勒信号.所研究的仅由1—2个神经元组成的网络结构是最简单的,由于网络只有一级神经元的延时,保证了处理的快速性,在神经元输出10个脉冲的情况下分辨率可达7-10.

蝙蝠听觉神经系统如何在复杂环境中识别昆虫

生物声纳的高灵敏度和高可靠性一直是仿生设计所追求的目标,然而至今仍没有一个令人信服的物理模型能很好得解释生物声纳优越性能的原因,其主要是缺乏对动物听觉系统神经信息编码的认识.本文从蝙蝠听觉神经系统的生理结构出发,用圆映射和符号动力学方法讨论了蝙蝠听觉神经系统在复杂环境中处理多普勒信号的一种可能性方案,并通过计算机仿真证明了其合理性.针对蝙蝠神经系统的不稳定性,用符号动力学的方法分析神经系统信息处理的机理具有良好的鲁棒性和高灵敏度.这种新的信号处理方法的研究,为生物声纳信号的处理过程的进一步认识提供了一种新的解释.