8、稳定性分析:从生物现象到数学模型

稳定性分析:从生物现象到数学模型

1. 吸引域相关的生物实例

在许多情况下,存在两个或多个共存的吸引子。基于此,实验者可以提出并开展有趣的实验。例如,能否引入扰动来确定吸引域的形状和大小?若存在多个吸引域,能否用刺激引发吸引子之间的切换?吸引子之间的切换是否是随机扰动的结果?下面通过三个例子,阐述吸引域相关问题对理解生物学基础的重要性。

1.1 姿势稳定性

在老年人中,跌倒导致死亡和发病的主要原因之一。因此,了解人体如何在受到扰动时保持直立姿势至关重要。从生物力学角度看,保持平衡的条件是身体的质心位于支撑面内。在临床上,重心大约位于第二骶椎水平(约为身高的 55%),支撑面是双脚下方及之间的区域。

从动态系统的角度来说,稳定的直立姿势处于一个吸引域内,该吸引域的大小大致与支撑面相当。通过精心设计的扰动,可以构建个体姿势稳定性的吸引域。双足运动,如行走和跑步,需要质心移出吸引域,因此运动的动力源于身体追赶位移后的质心。由于许多跌倒发生在站立和行走的过渡阶段,研究吸引域边缘的动态变化很有意义。

1.2 模糊图形的感知

历史上,对模糊图形的感知被视为神经感知双稳态的一个例子。最著名的例子是内克尔立方体。当长时间注视内克尔立方体时,会观察到两个有趣的现象:一是难以确定立方体是向下向右还是向上向左;二是即使试图保持一种解读,对立方体方向的感知也会不断变化。

为什么我们对模糊图形的感知会改变呢?一种可能是与不自主的眼球运动有关,如扫视。近期研究表明,眼球运动可以经过训练来引发感知切换。然而,即使图像稳定在视网膜上,感知切换仍会发生。通过一个简单的实验可以验证这一点:在黑色背景上用白色线条绘制内克尔立方体,

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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