23、意识的变化性、相关状态及抑制机制解析

意识的变化性、相关状态及抑制机制解析

意识的基本特性与变化

意识在我们的大脑中呈现出独特的特性。我们在短期记忆中一次只能保留少数几个对象,而处于清醒状态的大脑通常会集中注意力,仅感知一个输入图像,这个图像在空间和时间上可能是复杂多变的。当前的有意行为也是单一的,并且会主导其他可能的行动,尽管被主导的行为也可能相当复杂。图像是否进入意识,行动是否被执行,遵循全或无的原则。然而,意识的程度可以逐渐变化,或者至少存在几个不同的意识水平。

注意力与意识的概念相近,其水平显然是可以改变的。例如,在习惯化过程中,动物在执行任务并关注刺激时,清醒状态下神经元反应的变异性会增加,而诱发的放电率在不同试验中的变异性会减小。觉醒似乎是一种分级状态,取决于大脑区域之间的耦合程度。在麻醉状态下,变异性会进一步降低,清醒、安静休息的大鼠的单个神经元放电率几乎是麻醉状态下的三倍。不过,注意力和意识是不同的现象,它们可能同时出现,也可能不会。受试者可以在几乎没有自上而下注意力的情况下意识到一个孤立的对象(如标志性记忆、场景的主旨),反之,受试者也可以关注感知上不可见的对象(如启动效应、适应现象)。

不同意识状态解析
  1. 无意识状态
    - 慢波睡眠 :慢波睡眠期间的脑电图显示出较高的连贯性,这可以用纺锤波活动来解释,其频率低于γ振荡。感觉皮层在慢波睡眠期间的表面诱发电位在空间上的连贯性比清醒状态下要低。在慢波睡眠中,乙酰胆碱水平降至最低。
    - 异相睡眠(快速眼动睡眠) :异相睡眠与清醒状态非常相似,在这两种状态下,神经元活动都具有去极化膜电位和增加
【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,提取信号的时频域特征,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,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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值