Yarasa motivasyonlu sonar izleme için iç kulak modeli

Abstract

Ses sinyallerinin nöral ? spike olarak daha iyi gösterilebilmesi için, dijital ARMA tipi, yeni bir düşük ? geçiş (low ? pass) filtre önerilmiştir. Yarasaların ağaçlara göndermiş olduğu cıvıltı benzeri seslerin biyolojik özellikli vektörlere dönüştürülmesi ile elde edilen biyosonar yankılar ile, AR ? tipi filtreler ile sınıflandırma karşılaştırması yapılmıştır. Daha sonrasında ise, yankı özellikli vektörlerden, parametrik ve parametrik olmayan sınıf koşullu yoğunluklar oluşturulmuştur. Bu modeller tek basamaklı ve döngü şeklinde sınıflandırma yapan sınıflandırma algoritmaları için test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, ARMA tipi filtrelerin tek ? yankı sınıflandırma performansı üzerinde, AR ? tipi filtrelere göre daha hızlı ve etkili olduğunu göstermektedir. Bu çalışma doğada, görsel duyuları gelişmemiş olmasına rağmen işitme sistemi ile karanlıkta ağaçlar arasında yeralan avlarını tespit ederek hareket halinde yakalama kabiliyeti gibi hayret verici yeteneklere sahip yarasalarda mevcut işitme sistemi içinde yer alan iç kulak yapısını tanıtmaktadır. Yarasa iç kulak yapısına karşılık gelen hedef tespit ve izleme yetenekleri incelenmektedir. Sistematik kulak tarafama hareketlerini kullanarak hedefin yerini tespit eden, paketler halinde sinyal gönderen böcekçil yarasaların birçok türü (Rhinolophidae ve Hipposideridae ailesindeki türler) tarafından kullanılan ses filtrelemesinin ve 3 boyutlu olarak hedef tespitinin nasıl yapıldığına dair bir iç kulak modeli oluşturulup kulak yapısı, algılama şekilleri modellenerek incelenmektedir.

For an improved neuro ? spike representation of auditory signals within cochlea models, a new digital ARMA ? type low ? pass filter structure is proposed. It is compared to more conventional AR-type counterpart on a classification of biosonar echoes, in which echoes from various tree species insonified with a bat-like chirp call are converted to biologically plausible feature vectors. Next, parametric and non-parametric models of the class-conditional densities are built from the echo feature vectors. The models are deployed in single ? shot and sequential ? decision classification algorithms. The results indicate that the proposed ARMA filter structure offers an improved single ? echo classification performance, which leads to faster sequential ? decision making than its AR ? type counterpart. In this thesis I studied the aural morphology that exists in the auditory system of the bats that have an amazing capability of hunting, while moving, after echolocating their prey in the darkness between the trees although their visual senses aren?t well enough. Target locating and tracking capabilities that counterpart of bat aural morphology are investigated. This approach is applied to an investigation of the acoustical cues that may be exploited by several species of tone emitting insectivorous bats (species in the families Rhinolophidae and Hipposideridae) which localize prey using systematic pinnae scanning movements.