运用呼吸改善你的记忆

原文标题:How to Improve Your Memory with Every Breath You Take
作者: Nicole Evans


    我们的结论是:瑜伽式的呼吸可以显著改善记忆力。特别的,瑜伽式呼吸可以增强空间记忆力——这部分的记忆负责记录有关你周围环境的信息。空间记忆可以帮助记录下你可以看到的或者看不到的事务出现的位置,你在哪里,以及将这些所有信息联系在一起。如果你也有时候会难以想起你的钥匙放在哪了或者在一个大城市中迷路,你可以从这种有意识调节呼吸法中获益。
 

     瑜伽式呼吸到底是指什么?几种类型的瑜伽呼吸被列入研究范围,揭示了改善空间记忆惊人的效果。这些措施包括pranayama(一种主动调节呼吸法)、鼻孔呼吸法(左,右,或者交互的)及单纯呼吸意识法。

    有氧练习中深度的 呼吸记忆方面并不会起任何作用。一项基于85名中老年人的研究发现:16周的有氧训练无法改善记忆修复记录。相反,一项针对108名鼻孔呼吸修炼者或呼吸意识学习者的研究表明,他们在空间记忆得分中有平均87%的改进,而这仅仅练习了10天。另一项基于30名练习 瑜伽式呼吸的儿童的调查,在10天后他们在空间记忆得分上有43%的进步。

     瑜伽式呼吸可以在任何地点、任何时间很轻松的来练习。除改善记忆外,还有很多其他好处归功于这种呼吸意识,包括减轻压力和提高注意力广度。下面是一个很简单的鼻孔呼吸练习。尝试这项练习至少需要一个星期才可以真正体验到这种有意识调节呼吸法的好处。


练习方法:

  • 尝试着坐正,让你的头、脖子和脊柱成一条直线
     
  • 接下来,用一个鼻孔吸入空气,屏住呼吸,然后慢慢通过另一个鼻孔呼出空气。之间的时间间隔你可以把握2:8:4的节奏。
     
  • 分别用右手拇指、无名指和小指塞住左边的和右边的鼻孔,然后在你屏住呼吸时同时塞住两个两个鼻孔。
     
  • 一旦每个鼻孔都完成了吸入和呼出的动作,这叫一个循环。每天进行3个循环,逐渐增加至每天20个循环,同时可以按2:8:4的比例增加间隔节奏(比如,4:16:8)
MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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