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Jedes physikalische Signal verschlechtert sich während seiner Ausbreitung durch zwei Mechanismen: geometrische Dämpfung (Energieverdünnung mit zunehmendem r, 1/r²-Gesetz) und Absorption (Umwandlung von Wellenenergie in Wärme, exp(-r)-Faktor). Die Kombination erzeugt I(r) exp(-2r)/r², das viel schneller abfällt als jeder Mechanismus allein.

Rauschen ist die grundlegende Grenze jedes Sensors: Selbst bei Raumtemperatur (T = 300 K) erzeugt thermische Bewegung Spannungsschwankungen S_v(f) = 4k_BT·Re[Z] in jedem elektrischen oder mechanischen Widerstand. In Neuronen konkurriert dieses Johnson-Nyquist-Rauschen mit schwächeren Signalen und legt den Mindestschwellenwert für die biologische Erkennung fest.

Das SNR = P_signal/(k_BT·B) zeigt, dass die Empfindlichkeit durch Reduzierung der Temperatur T (Endothermie hilft, aber Lebewesen haben T > 273 K) oder durch Reduzierung der Bandbreite B (frequenzselektivere Sensoren) verbessert werden kann. Abgestimmte Filter der Ohren (Basilarmembran) und Augen (Farbfilter) sind biologische Umsetzungen dieser Strategie.

Das Zeit-Frequenz-Unschärfeprinzip t·f 1/(4) besagt, dass man nicht gleichzeitig eine hohe zeitliche Auflösung und eine hohe spektrale Auflösung haben kann: Ein sehr kurzer Ton (Klick) hat ein sehr breites Spektrum; Eine reine Note hat eine lange Dauer. Dies begrenzt die zeitliche Lokalisierung von Schallquellen und die gleichzeitige Klangunterscheidung.

Durch die Dispersion in nicht idealen Medien (d²k/d²) breiten sich die Impulse bei ihrer Ausbreitung aus: Jede Frequenz breitet sich mit einer etwas anderen Geschwindigkeit aus. Im Auge wird die chromatische Dispersion der Linse teilweise durch die Verteilung der Zapfen ausgeglichen. Bei biologischen Sonarsystemen (Fledermäuse, Delfine) führt die Wasser- oder Luftumgebung zu einer minimalen Streuung, wodurch die zeitliche Auflösung des Impulses erhalten bleibt.

>Modell

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Beschreibung

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