振动与信号处理pdf（振动影像控制论和情绪16）

在振动影像技术中，抑制参数被认为是人类对所呈现刺激的最小反应时间的物理特性，这与之前的情绪参数不同，情绪参数最初倾向于接近专家的评估。已知个体每一次刺激反应的时延常数（抑制）（Bernstein,1990）约为0.1秒。该值（在相对单位或单位系统中，以百分数计算参数时，该值需乘以100%）是基于振动影像根据公式（11）计算被试的反应时获得的（VibraStat，2019）。反应时越长，抑制水平越高。

其中：F1—振动影像的频率变化；

Tm—振动影像频率变化的平均周期；

T—振动影像测量周期

抑制参数（E9）定义为F1参数的平均周期，默认为100帧。抑制参数的值在10%范围内（这反映了0.1秒的反应时间），表明人体头部重心位移的前庭波谱图每秒大约发生10次周期性振动。当然，该参数应由最大帧率确定，并且根据香农采样定理（Nyquist-Shannon-Kotelnikov定理）（Akimov等，2019），计算该参数的帧率至少应为25帧/秒（fps）。众所周知，巴甫洛夫认为抑制—兴奋是定义人类生理系统特性的（Pavlov，1951）并假设所有其他的情绪都取决于抑制—兴奋特性。

图20是10266份测试样本数据中“抑制”参数的分布。

图20 抑制分布（10266份数据）

抑制参数的分布非常紧凑，呈现边缘略微不对称的正态分布（表15）。数值的离散和分布形状都不显著，说明各种外部条件对抑制参数的影响较小。

与抑制水平有最大相关性的参数是神经质。根据10266份样本数据可知，抑制与神经质参数的皮尔逊相关系数为0.52。抑制和神经质参数之间的相关性统计关系如图21。

表15

10266个测试样本中抑制参数分布数值分析

图21 参数“抑制”与“神经质”的相关性（基于10266份样本数据）

根据样本结果，抑制与神经质呈正相关，这从心理学角度是可以解释的，因为高水平的抑制可以增加神经质。很难猜测这对参数哪一个是主要参数，因为神经质水平的增加会导致抑制水平的增加，同样抑制水平的增加也会导致高水平的神经质。这个关于情绪起源的问题在多个理论中都有所体现，其中最著名的是詹姆士•兰格理论（Cannon，1927）。抑制在组中的分布数据虽然相似，但在不同的外部条件下，该参数的最大相关性不同，这也证实了情绪出现的机制的复杂性。下面是对表1、3、4和5中给出的与抑制参数最大相关性的比较。

如果被试在自由状态下（心理生理测评系统VibraMed），抑制参数与神经质参数的相关性最大；而在问卷测试中（多元智能测评系统VibraMI），抑制参数与紧张参数的相关性最大。因此，情绪参数之间的相关性的大小不仅取决于参数本身，还取决于影响这些参数产生的外部条件。为了验证这一论点，在图22中显示了利用振动影像的多元智能测评系统（VibraMI）获得的抑制与紧张参数的相关性。

图22 参数“抑制”与“紧张/焦虑”的相关性（基于多元智能测评系统VibraMI的3521份样本数据）

根据图22所示，通过VibraMI（多元智能测评系统）3521份样本数据得到的抑制与紧张的皮尔逊相关系数为-0.69。该值高于综合样本数据计算的抑制参数的最大相关性（见图21）。结合时间单位（秒）后，图21和22清楚地显示了抑制参数在10%(0.1秒)坐标线上的状态，我们也能清楚地看到该坐标线上的参数值记录。同时在抑制参数的区间（低值与高值）内，其与紧张的相关性远低于抑制参数的中间值。

神经质一词常用于表征人的性格，从分析心理学的创始人荣格（Jung，2016）和艾森克（Eysenck，1970）开始采用到现在已被广泛应用，包括大五人格（五因素人格）的追随者们（Rothmann & Coetzer，2003；DeYoung，2014）。但是，大多数的分析心理学者们都使用神经质参数作为定性特征，而避免作定量计算。神经质的定量评估仅作为被试对所提出问题（刺激）的有意识反应的功能在心理量表中使用（Eysenck，1970）。同时，许多研究人员强调了神经质的生理机制（Carver & Scheier，1990），并且由于我们在之前已经证实，人对刺激的有意识与无意识反应之间没有相关性（Minkin，2019e），因此我们将测量神质经参数（VibraStat，2019）作为生理参数的需要进行研究。

我们提出将神经质（E10）作为抑制参数的标准差进行计算（12），因此该参数的单位为秒：

其中：σ（E9）--抑制参数（E9）的标准差。

从公式（12）可以看出，计算所得的神经质参数值在理论上可能超过100%，这可能会让用户感到困惑。这种情况只有在系统操作不正确的情况下才会出现（使用60秒测量，当头部运动超过10秒就有可能超过100%）。这大约是前庭系统正常工作频率的100倍，因此我们没有在公式（12）中人为设限使结果小于100%。神经质参数（还有抑制参数）的物理单位为“秒”，由于需要对所有参数进行综合计算，所以我们将单位转换为相对统一的“百分比”。

图23是10266份测试样本数据中“神经质”参数的分布。

图23 神经质分布（10266份数据）

神经质参数形似一个右尾较长的正态分布。有趣的是，通过VibraMI（多元智能测评系统）测量所得的神经质参数的平均值是几个测评系统中该参数平均值的最大值（表16），而通过VibraMed（心理生理状态测评系统）测量所得的神经质参数则显示了最大的分布。

与神经质水平相关性最大的参数是紧张。根据10266份样本数据可知，神经质和紧张之间的皮尔逊相关系统为-0.53。神经质和紧张之间的相关性统计如图24。

表16

10266个测试样本中神经质参数分布数值分析

图24 参数“神经质”与“紧张”的相关性（基于10266份样本数据）

根据表1 可知，神经质现抑制水平的相关性（0.523）略低于紧张水平（-0.526）。此外，尽管我们对抑制参数设置了一些物理限制（其总是大于0.1秒，且神经质与抑制水平的标准差成正比），但这些设备并不影响神经质参数的分布。有趣的是，根据图24的数据显示，低神经质水平具有高紧张水平的特性，这在现代心理学中还没有相关研究。