【习得性无助实验】

习得性无助效应最早有奥弗米尔和西里格曼发现,后来在动物和人类研究中被广泛探讨。简单地说,很多实验表明,经过训练,狗可以越过屏障或从事其他的行为来逃避实验者加于它的电击。但是,如果狗以前受到不可预期(不知道什么时候到来)且不可控制的电击(如电击的中断与否不依赖于狗的行为),当狗后来有机会逃离电击时,他们也变得无力逃离。而且,狗还表现出其他方面的缺陷,如感到沮丧和压抑,主动性降低等等。
狗之所以表现出这种状况,是由于在实验的早期学到了一种无助感。也就是说,它们认识到自己无论做什么都不能控制电击的终止。在每次实验中,电击终止都是在实验者掌控之下的,而狗会认识到自己没有能力改变这种外界的控制,从而学到了一种无助感。
人如果产生了习得性无助,就成为了一种深深的绝望和悲哀。因此,我们在学习和生活中应把自己的眼光在开阔一点,看到事件背后的真正的决定因素,不要使我们自己陷入绝望。

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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