妈妈你为什么要抛弃孩子

因为爸爸妈妈重男轻女,一直想要一个男孩,由于国家政策的制约,在当年很多家庭会做着违背计划生育政策的事情,同时也把孩子推出家门,在孩子很小的时候就离开爸爸妈妈,跟着爷爷奶奶或是其他亲人,有的爸爸妈妈会狠心把孩子卖掉,随着时间的推移,出现类似情况的孩子慢慢长大,不论孩子怎么样都是妈妈心头肉,会想起自己的孩子,等风头过后想要回自己的孩子,想让孩子回到自己的身边,但从小就被爸爸妈妈抛弃或是因为诸多原因不得不离开爸爸妈妈身边,重新回到爸爸妈妈身边的确是一个难以承受和面对的事情,特别是对孩子太不公平,让孩子又如何来接受自己的爸爸妈妈?

“妈妈你为什么小时候要抛弃我”,这是咨询中孩子说得最多的一句话,“既然你已经不要我了为什么还要让我叫你妈妈,我没有你这样的妈妈,也不会认你这样的妈妈,不论你有怎样的理由和借口,我恨爸爸妈妈”,妈妈一直在流泪一直在诉说自己的苦衷,因为当年没有儿子,想有一个儿子陪伴孩子,因为计划生育很紧,在孩子出生后就是给孩子的姑姑,想等有了男孩等风头过了再让孩子回家,没有想到的是,等孩子长大懂事后,爸爸妈妈想方设法想让孩子回头自己身边,孩子居然不认自己,还对爸爸妈妈说出很多狠心的话,孩子已经初二,居然已经早恋,学习成绩也不是很理想,还与同学离家出走,经常去网吧,看到孩子这样,爸爸妈妈心疼也想挽回对孩子的伤害,但孩子怎么也不接受,说即使在街头流浪也不愿意认自己的爸爸妈妈,自己的爸爸妈妈很早就没有了--------

类似的案例在平时的心理咨询中也经常接触,由于当时计划生育政策影响,老人想要男孩传宗接代的思维影响,会想方设法生一个儿子,只有生了儿子才能证明自己,才能算是合格的妈妈,还有很多爸爸妈妈因为工作忙,生意抽不出身,在孩子出生后送给两人照顾,不想因为孩子影响自己的事情,就是因为父母的这些举动,大人的心理满足了,但孩子内心的渴求和害怕又有谁懂得和理解,孩子从小就被抛弃就没有爸爸妈妈的呵护谁来懂得,就像很多爸爸妈妈说自己一直很爱孩子,会抽时间看看孩子,对孩子很是宠爱,特别等孩子长大了,想给予孩子照顾,因为当初对孩子的愧疚,想用自己的方式来补偿孩子,希望孩子不要因为自己当初的选择造成心理影响而留下阴影,往往就是因为父母这样的爱而给予孩子心理再次的伤害,让孩子的心理需求得不到满足,就像一次孩子在咨询中说:我想开心,我想要爸爸妈妈陪,想爸爸妈妈一起玩游戏,但他们只是忙工作,只是给自己留下足够的钱和礼物,既然他们不喜欢我,为什么要生下我,生下我又不爱我,我恨他们,就像想方设法让他们不舒服,我要报复爸爸妈妈-------

孩子是无辜的,爸爸妈妈忙于工作和生计也可以理解,问题是在自己拥有孩子后如何照顾和疼爱孩子,如何陪伴孩子一起健康快乐成长是作为父母的一门很深的课程,如果只是生孩子只是满足孩子的衣食就像一朋友在说母鸡都会,但如何给予孩子快乐,让孩子拥有爱的感觉,能够给予孩子一个阳光自信的心态,不是别人而是作为父母需要动脑筋,需要在自身多一些时间来影响孩子,用自己的行动和言行来引导孩子,而不是一味用所谓的大道理说教孩子,当孩子出现这样那样的问题,在指责抱怨孩子不懂得感恩和孝顺,回头想想自身又是如何在做,自己做过什么,而不要一直用自己自以为是的善良在抹杀孩子,学会陪伴孩子,懂得如何爱孩子是父母一辈子必修的学问,爱孩子也是一件很开心的事情。

曾经给予孩子心灵带来伤害和折磨不是重要,重要的是如何让孩子在伤害中理解和接受孩子,作为父母如何真正成为孩子的爸爸妈妈,做孩子喜欢接受并且愿意依偎感觉踏实的爸爸妈妈值得父母反思,你可以抛弃孩子一次,也可以给予孩子再次伤害,当孩子觉醒意识到自身缺失了什么,当孩子内心有一种渴求时,作为父母是否同时觉醒,能否从自身做起用心去陪伴孩子,真正成为孩子的爸爸妈妈才是作为父母用心反思的话题,陪伴孩子其实很简单,爱孩子也是一份很幸福开心的事情,问题是作为爸爸妈妈是否准备好了呢?

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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