《亲密关系》一书摘要 持续更新

本文探讨了人们在解释行为、自我中心偏见、记忆重构、预期自我实现等心理现象如何影响人际关系。沟通中的误解和地位互动、模仿效应以及非言语信号的重要性也在文中揭示。特别指出婚姻中幸福与不幸福的伴侣在理解和解读对方信息上的差异及其影响。

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1.人们常常能深切感受到影响自己行为的外部压力,因而对自己行为的解释容易做出外部归因。但他们注意不到同样的环境也会影响他人,从而在解释他人的行为时,常常归因于他们内部的原因,如性格。即便是你最亲密的伴侣也很少能真正理解你所有行为的原因。
2.自利偏差:欣然把成功归功于自己,而极力推脱自己在失败中的罪责。事情顺心则很容易意识到自己所起的作用,情况变糟时则喜欢寻找外部理由。人们都能估计到他人的自利偏差,而看不到自己也会有偏差。
3.但**善意被当成偶然,伤害被当作蓄意,亲密关系就很难得到满足。**幸福的伴侣则认为善意是稳定的,而伤害是偶然的。
4.重构性记忆:随着新信息的获得人们不断修订和改写记忆。如果当前幸福,人们会忘记过去的不愉快;反之痛苦,则会低估过去曾有的幸福和情意。
5.自我预演的实现:如果我们假设陌生人喜欢我们,那我们则会与他们积极交流,如果我们假设陌生人讨厌我们,那我们则会显得小心翼翼,最后导致他们真的讨厌我们。
6.以下六个观点需警惕:争吵具有破坏性,存在争吵则意味着伴侣爱自己不够深;读心术,认为彼此相爱的伴侣仅凭直觉就可以知道对方的需要和偏好;认为伴侣是不会发生改变的,关系一旦变糟,就无法得到改善;男人和女人就是不一样;美好缘分天注定,根本不需要努力来维护美满的夫妻关系。
7.经常忧虑被他人拒绝的人,其行为方式往往更可能遭人拒绝,对拒绝高度敏感的人经常会紧张地感受到别人的怠慢,即使没有人有意冷落他。反应过度 心惊胆战,比一般人表现出更多的敌意和戒心。
8.只表明自己的部分观点态度,而不提及其他,这样人们看上去与自己遇到的任何人都有某些共同点。
9.印象管理策略:逢迎讨好,自我推销,恐吓,恳求。
10.一个非常讽刺的现象:人们在谈恋爱时,凭借优雅的举止赢得浪漫伴侣的爱情后,却再也不肯努力在爱人面前保持风度。 因为举止优雅需要专心和努力,在已经了解并喜爱我们的人身边,可以更无拘无束。
11.人们会美化自己的好友形象,一般而言,关系越亲近,人们就越把好友的形象当成自己的,只要有可能就尽量美化好友的形象。

沟通:
沟通是以传递者的意图为开始的,但意图是秘密的,要传达给接收者,就必须编码成公开的,可观察的言语或非言语。这一过程,受到多方面的影响,然后,接受者需要对其进行解码,但解码的过程仍然会受到干扰,最终对接受者产生的影响同样具有秘密性,只有他本人知道。
整个过程,从传递者的意图到接受者的影响,中间涉及过多环节,就有可能产生错误或误解。
这称之为 人际隔阂 :传递者的意图和对接受者产生的影响并不相同。

地位高的人往往更可能主动触碰地位低的人。

模仿:如果双方交流的非常愉快,往往会使他们的非言语部分行为保持同步。的确,如果他人具有和自己相似的非言语行为似乎会有奖赏意义。因为,发生了非言语的模仿,会让我们感到高兴而舒心。

女性比男性会更细心地运用微妙却真实的非言语线索来辨明实际的情况。

与婚姻幸福的丈夫相比,不幸福的丈夫传递了更多混淆的信息,也发生了更多的编码错误。
不幸婚姻的伴侣都能更好地理解陌生人,却不能很好地理解彼此。配偶非言语信息的不敏感使伴侣一方的奖赏价值更低,不管何种原因,只要伴侣变得不满意,他们就倾向于不理会彼此,因此形成了恶性循环。

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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