Storyboard

La percepción es fundamentalmente un proceso de adquisición, transmisión y procesamiento de información sobre el entorno. La teoría de la información de Shannon provee el marco cuantitativo: cada estímulo tiene un contenido de información I = -logP(s) medido en bits, que es mayor cuanto menos probable es el estímulo.

La capacidad C del canal sensorial (cuánta información puede transmitir por segundo) está limitada por el ancho de banda B y la relación señal-ruido SNR, siguiendo el teorema de Shannon-Hartley. Este límite fundamental aplica tanto al nervio óptico humano (C 10 bit/s) como a cualquier receptor biológico o artificial.

La información mutua I(S;R) mide cuánto se reduce la incertidumbre sobre el estímulo al conocer la respuesta del sensor: I(S;R) = H(S) - H(S|R). Un sensor perfecto tiene I(S;R) = H(S); un sensor completamente ruidoso tiene I(S;R) = 0. Esta métrica unifica la evaluación de cualquier sistema sensorial.

La ley de Weber-Fechner y la ley de potencia de Stevens describen empíricamente cómo la magnitud subjetiva percibida se relaciona con la intensidad física . La relación logarítmica de Fechner implica que la percepción comprime enormes rangos de intensidad física en rangos manejables: el oído humano cubre 12 órdenes de magnitud en presión (0130 dB) pero los percibe como una escala lineal de 'volumen'.

La teoría de detección de señales (TDS) cuantifica la capacidad discriminativa mediante d' = (_S - _N)/_N: un sensor con d' > 2 distingue bien señal de ruido; d' < 1 indica detección marginal. Esta métrica es independiente del criterio de decisión del observador y es fundamental para comparar capacidades sensoriales entre especies.

ID:('ky', 568)

Storyboard

$I_s=-\log_2(P_s)$

Variables

$I_s$

Información de un estímulo

$bit$

$P_s$

Probabilidad del estímulo

$1$

ID:('gm', 5144)

Storyboard

$C=B\log_2(1+\mathrm{SNR})$

Variables

$mathrm{SNR}$

Relación señal-ruido

$1$

$B$

Ancho de banda

$Hz$

$C$

Capacidad del canal sensorial

$bit/s$

ID:('gm', 5145)

Storyboard

$H=-\sum_i p_i\log_2 p_i$

Variables

$H$

Entropía

$bit$

ID:('gm', 5146)

Storyboard

$I(S;R)=H(S)-H(S\mid R)$

Variables

$I(S;R)$

Información mutua

$bit$

ID:('gm', 5147)

Storyboard

$\Psi_F=k_F\ln(\Phi/\Phi_0)$

Variables

$k_F$

Constante Weber-Fechner

$1$

$Phi$

Intensidad física del estímulo

$unit$

$Psi_F$

Percepción Weber-Fechner

$1$

$Phi_0$

Umbral físico

$unit$

ID:('gm', 5148)

Storyboard

$\Psi_S=k_S(\Phi-\Phi_0)^n$

Variables

$k_S$

Constante Stevens

$1$

$n$

Exponente Stevens

$1$

$Phi$

Intensidad física del estímulo

$unit$

$Psi_S$

Percepción Stevens

$1$

$Phi_0$

Umbral físico

$unit$

ID:('gm', 5149)

Storyboard

$d'=(\mu_S-\mu_N)/\sigma_N$

Variables

$sigma_N$

Desviación estándar del ruido

$unit$

$d'$

Discriminabilidad

$1$

$mu_N$

Media de ruido

$unit$

$mu_S$

Media de señal

$unit$

ID:('gm', 5150)

Storyboard

$\Phi(t)=\Phi_{\rm mean}+A_\Phi\sin(2\pi f t)$

Variables

$A_Phi$

Amplitud del estímulo

$unit$

$Phi$

Intensidad física del estímulo

$unit$

$f$

Frecuencia del estímulo

$Hz$

$t$

Tiempo

$s$

ID:('gm', 5151)