65、听觉流形成的奥秘与特性解析

听觉流形成的奥秘与特性解析

1. 重复基础上的听觉流分离

在相关实验中,即便未明确要求听众将注意力集中于所听到的混合音序列,由于无其他刺激,可推测听众实际上会关注该序列。Masutomi 等人用相同声音进行实验,通过让听众执行视觉任务或基于另一耳声音的不同听觉任务来转移其注意力,结果发现基于重复的分离几乎未受影响,表明这种分离“对注意力分散具有鲁棒性”。Agus 和 Pressnitzer 也证实了这一现象在更广泛的复杂宽带刺激中存在,说明基于重复的分离是一种普遍现象,能自动作用于多种声音。

2. 听觉单元的形成
  • 形成过程 :听觉单元的形成并非瞬间完成且独立于前后信息的过程,它强烈依赖于在至少一秒以上时间尺度内分布的时间连贯信息。在实验演示开始时,难以计算声音中的节拍数量,直到形成“呼呼”的感知后才变得容易。而且,多数听众不仅能听到一个主节拍,每次重复还能听到一两个较弱的节拍,随着聆听的进行,这些次节拍会变强,这表明听觉系统会主动将传入的听觉信息组织成听觉单元。
  • 记忆锚定 :听众在反复听到某种模式后,即使没有明确学习,数周后仍能识别该模式,说明这些模式能牢固地锚定在记忆中,且未发现这些模式的声学关联。
3. 频率尺度
  • 不同观点 :对于哪种频率尺度最适合感知结果存在不同观点。Miller 和 Heise 报告称,在约 4kHz 以下,频率差与低音频率的比率大致恒定,约为 0.15,对应 2.4 个半音,这表明顺序整合涉及的频率尺度是对数的音乐频率尺度。然而,
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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