73、听觉流形成与连续性错觉:原理与演示

听觉流形成与连续性错觉:原理与演示

1. 听觉场景分析的相关概念

听觉场景分析涉及多个心理学概念,包括情境、感知场以及先天性和自动性。
- 情境(Context) :指听觉场景中某个元素的作用不能孤立理解,它强烈依赖于与其他元素的关系。例如,纯音的作用取决于它是孤立存在、作为谐波复合体的一部分,还是非谐波复合体的一部分。
- 感知场(Perceptual Field) :这是格式塔心理学家从物理学借用的隐喻,用于表示最终感知到的配置是合作或竞争“力量”的结果。不同的格式塔原则不一定倾向于相同的配置,而是根据哪种“力量”更强导致不同的配置。例如,ABA_ 三元组序列可能是双稳态的,即由一个 ABA_ 流组成的整合配置与由 A_A_ 和 _B__ 流组成的分离配置交替出现。
- 先天性和自动性(Innateness and Automaticity) :格式塔心理学家在认识到学习和经验在听觉场景分析中的作用的同时,假设了先天性和自动性原则,表明场景分析过程的很大一部分是先天的和自动的。

2. 建立时间连贯性

2.1 时间连贯性的定义

听觉流形成意味着在连续的听觉单元之间建立联系,使这些单元在时间维度上被感知为有序排列。这种连续听觉单元之间的时间顺序关系被称为时间连贯性。当两个听觉单元之间存在时间连贯性时,意味着它们属于同一听觉流,且一个单元在另一个单元之后。为了建立这种联系,需要将归因于一个听觉单元的听觉信息与归因于下一个听觉单元的信息进行顺序分组,这并非是一个被动的过程。

2.2 声音成分的

【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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