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。
### 上位机的定义与作用 #### 定义 上位机是一种在工业自动化和控制系统中常见的术语,通常指负责发出控制指令、接收反馈数据并进行处理的设备或软件。在实际应用中,上位机通过通信接口与下位机(如PLC、单片机等)进行交互,从而实现对生产设备的监控和控制[^1]。 具体来说,上位机可以是一台计算机或运行在其上的软件系统,它能够通过串口通信(如USB接口)与下位机建立连接,并发送控制命令[^2]。这种控制模式使得上位机成为整个系统的“大脑”,而下位机则作为执行机构来完成具体的任务。 #### 作用 上位机在计算机领域中的作用主要体现在以下几个方面: 1. **指令发送与数据接收** 上位机负责向下位机发送控制指令,并从下位机接收设备状态数据(如模拟量信号转换后的数字信息)。这种双向通信机制是实现设备监控的基础[^1]。 2. **数据处理与可视化** 上位机不仅负责发送指令,还承担着数据分析和显示的任务。通过上位机软件,用户可以实时查看设备运行状态、历史数据趋势以及报警信息等,从而提高生产过程的透明度[^2]。 3. **通信协议支持** 上位机支持多种通信协议,例如传统的串行通信协议以及工业控制中常用的PROFIBUS-DP协议,这使得其能够灵活适应不同的硬件环境和应用场景[^3]。 4. **开发与调试工具集成** 上位机通常配备专门的开发系统,用于编写和调试控制逻辑。通过这些工具,开发者可以设计复杂的控制程序并与下位机协同工作,从而实现高效的工业自动化控制。 5. **系统集成与管理** 在大型工业系统中,上位机往往作为核心控制器,负责协调多个下位机之间的协作,并管理整个系统的运行流程。这种集中式管理模式有助于提升生产效率和系统稳定性。 ```python # 示例:上位机与下位机的通信交互 def send_command_to_slave(command): # 模拟向上位机发送指令 print(f"Sending command to slave: {command}") def receive_feedback_from_slave(): # 模拟从下位机接收反馈数据 return {"status": "OK", "data": [10, 20, 30]} # 上位机主控逻辑 def upper_machine_control(): send_command_to_slave("START") feedback = receive_feedback_from_slave() print(f"Feedback from slave: {feedback}") upper_machine_control() ``` 上述代码示例展示了上位机如何通过函数调用模拟向下位机发送指令,并接收反馈数据的过程。 ---
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