9、探秘视觉系统:从视网膜到视觉感知

探秘视觉系统:从视网膜到视觉感知

视网膜的信息处理与分辨率

在视觉系统中,视网膜扮演着至关重要的信息处理角色。在神经节细胞之前,视杆细胞和视锥细胞的信号会相互混合和组合。不过,在众多的神经细胞里,只有视网膜神经节细胞和少数无长突细胞能够产生动作电位。

值得注意的是,虽然视网膜上有超过1.2亿个光感受器,但视神经中却仅有约120万根纤维。这意味着视网膜内部会进行大量的预处理工作,它会以合适的方式对传入的图像进行空间编码(压缩),以适应视神经有限的信息传输能力。这种编码操作主要由双极细胞和神经节细胞实现的中心 - 周边感受野结构来完成。这些结构是功能性的,而非解剖学上的概念,它们通过边缘检测等任务对信息进行编码。

视网膜的不同区域在信息处理和分辨率上存在显著差异。中央凹虽然只占据约0.01%的视野(视角小于2°),却拥有极高的信息准确性。大约10%的视神经轴突都用于处理中央凹的信息,这里的每个视锥细胞几乎都与一个神经节细胞形成1:1的连接,因此中央凹具有出色的空间分辨率。相比之下,视网膜周边区域大约10个视杆细胞才会连接到一个神经节细胞,导致周边区域的分辨率大幅下降。

视网膜的信息处理能力也相当可观,在不考虑颜色时,其信息容量估计为每秒50万比特;若进行颜色编码,信息容量则约为每秒60万比特。

视觉系统的绝对阈值与行为结果

视觉在我们的感官系统中占据主导地位,约60%的从感觉器官到大脑的神经纤维都来自眼睛。视觉系统能够在极其广泛的光照水平下工作,其强度范围约达12个对数单位,并且具有极高的灵敏度。

视觉的绝对阈值意味着视杆光感受器能够对单个光子的吸收发出信号。然而,人眼的灵敏度不仅取决于物理因素,还与

感应异步电机转子磁场定向控制基于模型参考自适应观测器(MRAS)+模数最优法整定电流环和对称最优法整定速度环的无感算法(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了感应异步电机转子磁场定向控制的无感算法,结合模型参考自适应观测器(MRAS)实现转速和磁链的在线估计,省去机械传感器,提升系统可靠性。控制系统采用经典的双闭环结构,其中电流环通过模数最优法进行PI参数整定,以获得快速响应和良好稳定性;速度环则采用对称最优法进行调节器设计,增强抗干扰能力和动态性能。整个控制策略在Simulink环境中完成建模与仿真,验证了其在无位置传感器条件下仍能实现高性能调速的可行性。; 适合人群:自动化、电气工程及相关专业的研究生、高校科研人员以及从事电机控制、电力电子与运动控制领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究无速度传感器电机控制技术,特别是MRAS在转速辨识中的应用;②掌握模数最优法与对称最优法在电流环和速度环PI参数整定中的设计流程与工程实践;③通过Simulink仿真平台复现先进控制算法,服务于教学实验、科研项目或工业原型开发。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步学习,重点关注MRAS观测器的构建原理、PI参数整定的理论推导与仿真验证环节,同时可进一步拓展至参数鲁棒性分析与实际硬件实现。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值