腹式呼吸法

练习方法

腹式呼吸可分为顺呼吸和逆呼吸两种,顺呼吸即吸气时轻轻扩张腹肌,在
  

腹式呼吸

感觉舒服的前提下,尽量吸得越深越好;呼气时再将肌肉放松。逆呼吸与顺呼吸相反,即吸气时轻轻 收缩 腹肌,呼气时再将它放松。逆呼吸与顺呼吸的细微差别:呼吸只涉及下腹部肌肉,即紧靠 肚脐 下方的耻骨区。吸气时轻轻收缩这一部位的肌肉,呼气时放松。呼吸在这种方式下会变得轻缓,只占用肺容量的一半左右。舌尖轻轻顶住上腭。





腹式呼吸
  取仰卧或舒适的冥想坐姿或仰卧,放松全身。
  观察自然呼吸一段时间。
  右手放在腹部肚脐,左手放在胸部。
  吸气时,最大限度地向外扩张 腹部 ,胸部保持不动。
  呼气时,最大限度地向内收缩腹部,胸部保持不动。
  循环往复,保持每一次呼吸的节奏一致。细心体会腹部的一起一落。
  经过一段时间的练习之后,就可以将手拿开,只是用意识关注呼吸过程即可。
  

腹式呼吸

呼吸过程不要紧张也不要刻意勉强,如果是初学者就更应该注意练习的过程和对身体的影响,吸气时,感觉气息开始经过 鼻腔 、喉胧充分的集中于肺部,当肺部容积逐渐增大,而保持胸廓不动,就会迫使横膈腊下沉,同时腹略向外鼓起;呼气向内收回腹部,横膈膜向上提升,使大量浊气呼出体外。
  把腹部当皮球,用鼻吸气使腹部隆起,略停一两秒后,经口呼出至腹壁下陷。每分钟大约有五六次即可。一般每日两次,在城市可选在上午10时和下午4时,每次约10分钟。
  腹式呼吸的关键是:无论是吸还是呼都要尽量达到“极限”量,即吸到不能再吸,呼到不能再呼为度;同理,腹部也要相应收缩与胀大到极点,如果每口气直达下 丹田 则更好。
  练腹式呼吸一般是用来养生保健,由于其吸入的氧量高于正常情况下的两到三倍,所以也可用来治疗人体内脏各部位的疾病。比如头痛,就可以在吸满一口气时,脚跟突然离地,迫使气体直冲头部,然后呼出。当然,针对不同的康复治疗,均应有药物配合,而且要在医生指导下进行。
   腹式深呼
  吸简单易学,站、立、坐、卧皆可,随时可行,但以躺在床上为好。仰卧于床上,松开腰带,放松肢体,思想集中,排除杂念,也可说是进入气功态。由鼻慢慢吸气,鼓起 肚皮 ,每口气坚持10~15秒钟,再徐徐呼出,每分钟呼吸4次。做腹式 深呼吸 时间长短由个人掌握,也可与胸式呼吸相结合,这便是呼吸系统的 交替运动 。如能长年坚持每天做腹式深呼吸,就会收到“ 无心插柳柳成荫 ”的强身延龄的奇效。


内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方。它是一种统计方,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方。它是一种统计方,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方,提出了利用FastICA算提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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