杜君立:紧箍咒与纸枷锁

  给《中国人的紧箍咒》打个小广告。 嘿嘿。

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  拙作《历史的细节》出版以来,我认识了很多著名的写作者,孙继滨先生就是其中一位。

  孙先生的《中国人的紧箍咒》让我想起自己曾经写过的一篇博客《中国人的纸枷锁》。陈凯歌在《梅兰芳》一开篇,就讲了一个纸枷锁的故事。梅兰芳的大伯因为家人新丧,没给太后穿红,先挨了一顿打,后又被赏了一纸做的枷锁。奴才威胁道:撕破一点弄死你! 
  枷锁是禁锢犯人的,为了防止犯人脱逃,枷锁无不铁打铜铸。一张薄薄的纸枷锁,看起来不堪一击,竟然比铁枷锁更可怕。这纸枷锁看起来几乎等于没有,但它是存在的,因为戴枷锁的害怕“撕破一点弄死你”,这枷锁实际是心理的枷锁。 
  事实上,紧箍咒与纸枷锁是同构的,也一种权力和压迫的象征。从某种程度上来说,如果说《历史的细节》是从历史来进行中西文化的对比,那么《中国人的紧箍咒》就是从文化来进行中西历史的对比。相比之下,孙先生的书更加适合大众一些,文笔幽默,平易近人,什么道理都被他讲得浅显易懂。而且在书中,不断的插入许多有趣的故事和典故,给人许多智力上的启迪。 
  在这一点上,《历史的细节》过于书面化,甚至有学术化的倾向,这使一般人对它的阅读和理解会产生一定的障碍。在未来的日子里,我需要向孙先生学习。 
  深入容易,浅出才难啊。



   (转载自豆瓣)


变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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