66、听觉流形成中的不稳定性与多稳态现象解析

听觉流形成中的不稳定性与多稳态现象解析

1. 听觉流整合的困难

当听众被要求维持声音的整合配置时,往往难以做到。一段时间后,不同音高的声音(如A音和B音)不可避免地会分离。这就产生了一种矛盾的效果:将注意力集中在最初被视为一个整体的声音流上,反而会导致该声音流分离成两个,使听众无法准确感知音序中音调之间的时间关系。

2. 双稳态与多稳态现象

2.1 现象定义

在现实中,听觉场景远比简单纯音序列复杂。例如,进入一个嘈杂的餐厅或派对,最初会感觉是“嘈杂且无差别的噪音”,一段时间后,不同的声音流才会逐渐显现。当一个感知在两种可能的配置之间交替时,这种现象被称为双稳态;而一个音序能被感知为两种以上的配置时,则称为多稳态。双稳态和多稳态不仅在听觉系统中被广泛研究,在视觉系统中研究可能更多。

2.2 听觉双稳态的研究结果

对听觉双稳态的研究主要基于高低音序列,主要参数是高低音之间的频率差Δf和刺激起始异步性(SOA)或起始间隔。相关研究结果如下:
1. 在任何Δf和SOA组合下,以及所有参与者中,整合和分离感知之间的切换会贯穿整个刺激序列。这种切换不是学习或疲劳的产物,在听觉流范式中似乎不存在“最终”的稳定感知。
2. 第一个感知阶段与后续阶段不同,第一阶段的持续时间平均比后续阶段长,并且刺激参数Δf和SOA对第一阶段持续时间的影响更强。
3. 整合并不总是第一个感知,当Δf较大且SOA较短时,最初报告的感知往往是分离。
4. 在中等Δf和较短SOA的区域,感知切换的平均次数最高,且该区域的第一个感知阶段通常比其他参数组合的阶段短。
5. 随着时间的推移,无论Δf和SOA

【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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