何为入定?

本文分享了作者在修炼过程中对于入定的理解与体验。通过描述打坐时遇到的挑战及逐步进入特殊状态的过程,探讨了修炼初期的身体自我调整现象。

修炼之人,如果不能入定,修炼时间再长,也不会有什么成就的,所以,修行能否入门,关键就在能否定得住。

这几天打坐,眼睛一闭,各种杂念迭起,一念刚止,一念又来,很久都不能静下心。不过 ,我也知道不可勉强,一般坐有一个小时的时间,就起来了,然后就上班去。

今天早上坐了一个小时,觉得有点累,就躺下继续,慢慢就进入了一种奇怪状态之中,跟以前一样,不知道这是否就是入定?  在这种状态中,自我意思还是很清醒的,但有另外一中“力”引导自己的手在不断的游动。

按照书上的说法,这应该是身体在进行自我调整,培养先天元气。以后,当精神饱满、气机旺盛后,气会自发的从丹田上冲,到那一步,应该就可以算是入门了。现在还只是筑基而已。

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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