41、色彩分类感知与模糊性探究

色彩分类感知与模糊性探究

1. 类别对比效应与色彩分类一致性

在色彩分类的研究中,类别对比效应是一个重要现象。当一个较差的范例与中心范例一同出现时,它常常会被赋予与单独出现时不同的类别标签,这种效应在其他领域也有观察到。

在2 - AFC任务中,分类的一致性对于解释色彩的类别感知(CP)至关重要。对于同一类别内的配对,乍一看类别代码似乎无法区分目标和干扰项。然而,基于类别对比效应,当目标是中心范例而干扰项是较差范例时,干扰项很可能会被赋予与目标不同的类别标签。因此,当目标是中心范例时,2 - AFC任务表现良好,是因为可以根据类别代码准确区分目标和干扰项。相反,当目标是边缘范例时,同一类别内试验的表现会较差。例如,一个偏绿的蓝色边界目标单独出现时可能被归类为“蓝色”,但测试中出现一个典型的“蓝色”干扰项时,这个边缘“蓝色”目标有时会被赋予不同的类别标签(如“绿色”),这可能导致干扰项被优先选择。

下面用表格总结类别对比效应的影响:
| 目标范例类型 | 干扰项范例类型 | 类别标签情况 | 任务表现 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 中心范例 | 较差范例 | 干扰项与目标不同 | 良好 |
| 边缘范例 | 典型范例 | 目标可能被重新归类 | 较差 |

2. 视觉搜索任务中的色彩类别感知

在视觉搜索任务中,尽管测试刺激在目标移除后不久就呈现,但2 - AFC任务的表现必然依赖于目标颜色的记忆代码。近期研究还发现,在记忆成分被最小化的视觉处理任务中也存在色彩的CP。

例如,Gilbert等人的研究中,在一系列相同颜色的背景项目中呈现一个奇异刺

感应异步电机转子磁场定向控制基于模型参考自适应观测器(MRAS)+模数最优法整定电流环和对称最优法整定速度环的无感算法(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了感应异步电机转子磁场定向控制的无感算法,结合模型参考自适应观测器(MRAS)实现转速和磁链的在线估计,省去机械传感器,提升系统可靠性。控制系统采用经典的双闭环结构,其中电流环通过模数最优法进行PI参数整定,以获得快速响应和良好稳定性;速度环则采用对称最优法进行调节器设计,增强抗干扰能力和动态性能。整个控制策略在Simulink环境中完成建模仿真,验证了其在无位置传感器条件下仍能实现高性能调速的可行性。; 适合人群:自动化、电气工程及相关专业的研究生、高校科研人员以及从事电机控制、电力电子运动控制领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究无速度传感器电机控制技术,特别是MRAS在转速辨识中的应用;②掌握模数最优法对称最优法在电流环和速度环PI参数整定中的设计流程工程实践;③通过Simulink仿真平台复现先进控制算法,服务于教学实验、科研项目或工业原型开发。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步学习,重点关注MRAS观测器的构建原理、PI参数整定的理论推导仿真验证环节,同时可进一步拓展至参数鲁棒性分析实际硬件实现。
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