DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验分析 4.1. 数据来源 根据某市传感器经纬度坐标数据，经过地图匹配算法得到传感器分布图如图3，研究区域包括一个数据中心和25个传感器，由分布图可知传感器多分布于海面上。考虑实际路况与建筑情况较为复杂以及训练模型在水陆两类环境下的适用性和兼容性，将位于海面上各传感器间的可行路径视为无障碍路径，忽略传感器在海面上的偏移，暂将海面上传感器视为移动充电机器人为其充电。 图3. 传感器分布图 各传感器间部分相关系数热力图如图4所示。 图4. 各传感器间部分相关系数热力图 4.2. 最优路径的模型建立 移动机器人从数据中心出发，遍历每个传感器一次并为其充电后再返回数据中心的最短路径问题，就是经典旅行商问题。将传感器经纬度数据从数据中心开始按照顺序依次进行编号为 A 1 ， A 2 ， A 3 ， ⋯ ， A 26 。第k条路径即从节点i到节点j的距离记为 d k ( i ， j ) 。 d 1 ( i ， j ) 表示数据中心A 1 到第一个传感器A 2 间的距离， d 26 ( i ， j ) 时表示传感器A 26 数据中心A 1 的距离，移动充电器从数据中心出发经过26个传感器的路径总距离可以建立如下数学模型： D = min ∑ k = 1 26 d k ( i ， j ) ， (15) s . t . d k ( i ， j ) ≥ 0 ( i ， j ) ∈ ( 1 ， 2 ， ⋯ ， 26 ) (16) 4.3. 模型求解 因为传感器A 19 ，A 20 ，A 21 ，A 23 ，A 24 ，A 26 周围存在大量建筑物，对移动充电机器人的移动路径有较为重要的影响，通过可视图法描绘出大型建筑障碍物平面图如图5所示，并分析移动机器人的行走路径。 图5. 传感器与建筑物分布平面图 设传感器A 23 为起点S，传感器A 19 为终点T，黑色多边形均为建筑物，把所有障碍物的顶点，起点(传感器A 23 )，终点(传感器A 19 )互相连接得到的线段就是可走路径，其中排除穿过障碍物的线段，从中找到最短路径即红色线的路径。传感器A 23 与传感器A 19 间移动机器人可行走路径示意图如图6所示。 图6. 两传感器间可行走路径示意图 增加障碍物后部分节点间距离矩阵见表1。 Table 1 Distance matrix between some nodes after adding obstacle 单位(KM) 数据中心A 1 传感器A 2 传感器A 3 传感器A 4 传感器A 5 传感器A 6 数据中心A 1 0 0.282394 0.240943 0.561274 0.445311 0.369943 传感器A 2 0.282393854 0 0.171716 0.828291 0.720929 0.535139 传感器A 3 0.240943378 0.171716 0 0.711555 0.675596 0.374924 传感器A 4 0.561273562 0.828291 0.711555 0 0.355632 0.412361 传感器A 5 0.4453113 0.720929 0.675596 0.355632 0 0.561565 传感器A 6 0.369943176 0.535139 0.374924 0.412361 0.561565 0 表1. 增加障碍物后部分节点间的距离矩阵 通过改进的自适应蚁群算法搜索增加障碍物后的移动充电机器人行驶路径中的最短闭合回路。为了提高解的质量，进行500次计算后得到最优路径如图7。 最优路线为：A 1 -A 3 -A 2 -A 10 -A 8 -A 7 -A 12 -A 15 -A 16 -A 9 -A 13 -A 17 -A 25 -A 14 -A 11 -A 6 -A 4 -A 5 -A 22 -A 26 -A 24 -A 23 -A 19 -A 20 -A 21 -A 18 -A 1 。最短距离为：12.4235182234616 KM。为了验证改进后的自适应蚁群算法在解决路径规划问题的可行性与优越性，与传统蚁群算法进行比较。在相同条件下，三种算法的收敛曲线图如图8所示： 由图8和表2可知，在有障碍路径规划问题中，改进的自适应蚁群算法避开障碍物更快地搜索到了最优路径，收敛速度快，迭代次数少。与传统的蚁群算法和文献 [ 7 ] 中改进的蚁群算法相比，本文算法在实际应用中能够更有效找到最优路径。 图7. 有障碍物影响情况下最优路径图 图8. 三种算法对比图 Table 2 The results of the three algorithms are compared under the same condition 算法 最优路径长度/KM 迭代次数/次 运行时间/s 传统蚁群算法 13.4258314481027 22 9.972 文献 [ 7 ] 算法 12.8835592369353 13 8.368 改进自适应蚁群算法 12.4235182234616 7 7.696 表2. 相同条件下三种算法运行结果对比
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 在状态转移概率公式的基础上考虑安全性因素并引入加权因子，在全局信息素更新过程中构建双曲正切函数作为自适应动态因子，自适应地更新每次迭代较优解路径的信息素浓度，求出有障碍影响下的最优路径，有效地缩短了移动机器人的行驶距离，减小了其在路上的能量消耗。通过维持无线可充电传感器网络系统正常工作的问题验证算法的有效性和可行性，在有障碍物的复杂环境下也可以又快又准确地规划出一条优化路径。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 抑郁症是一种常见的复发性心境障碍，是当今世界范围内最常见的精神疾病之一。快感缺乏与情绪失调均是抑郁症的核心特征，反馈相关负波和晚期正成分分别为其生物标记物，根据目前的研究，反馈相关负波异常和晚期正成分异常与抑郁症之间存在关联，可以作为抑郁发作及抑郁症状程度加重的预测因素，对于早期诊断也有着重要意义。对大量的研究进行梳理之后发现，目前还存在着抑郁被试的筛选标准存在差异、反馈相关负波的来源、功能以及取值标准尚未统一的问题，并且，抑郁症的异质性对反馈相关负波以及晚期正成分是否有影响目前尚没有相关研究得出结论，在未来的研究中值得进一步深入探讨。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 抑郁症，又称重度抑郁障碍(major depressive disorder， MDD)，是一种常见的复发性心境障碍，对于人类社会而言是一项发病率高，持久性长，后果严重的精神疾病。发作时主要表现为持续的心境低落、意志行为减退、思维迟缓以及躯体症状等(谢生辉等，2013)，是当今世界最为常见的精神疾病之一。调查显示，15%以上的抑郁症病人有自杀倾向(费立鹏，2004)，发病率高、自杀率高、危害性大，不仅会给患者带来严重的身心痛苦，同时也会给社会造成巨大的经济负担(Greenberg et al.， 2015)，因此早期诊断尤为重要。 MDD的临床表现复杂且多样，包含精神障碍以及躯体功能障碍，核心症状主要为快感缺乏、情绪失调等。快感缺乏，表现为个体对令人感到愉快的经历缺乏兴趣亦或是体验到的愉悦感减弱(Klawohn et al.， 2020)。情绪失调表现为长时间的抑郁情绪、丧失快乐等(Aldao， Nolenhoeksema， & Schweizer， 2010)。目前大量研究集中于MDD的致病因素，其中以认知因素的研究最为集中，特别是认知偏向，但是对于这种偏向潜在神经生理学基础的研究并不是很多。并且MDD具有很强的异质性，在病因学原理、症状、治疗以及后期干预等诸多方面均存在差别(Fried， 2017)，缺乏预测的客观评估标准，这也导致很难预测抑郁发作及抑郁症状严重程度，既制约了临床实践，也限制了理论研究。所以对MDD个体核心症状背后的神经生理学基础进行研究，找到其生物标记物，对于预测抑郁发作、抑郁症状程度加重以及早期诊断有着重要意义。
system: [SYSTEM]

user: 2. 抑郁症个体的奖赏敏感性异常 2.1. 抑郁症个体的奖赏系统功能障碍 大量的行为学、电生理学以及脑成像学研究显示，认知偏向，又称心境一致性认知偏向(mood-congruent bias)，以加工偏向负性、积极偏向缺失以及认知控制受损为特点，该特点存在于MDD个体的各个认知环节中，主要是由于MDD个体的奖赏系统(reward system)存在缺陷。具体而言，纹状体与积极情绪的加工密切相关(Groenewold et al.， 2013)，是奖赏环路重要组成部分，但是MDD个体纹状体对正性信息的激活较健康同龄个体减弱，除此之外，同为奖赏环路重要组成部分的边缘区活动减少、额区激活增加(Demenescu et al.， 2011)。还有研究表明，MDD个体奖赏系统的缺陷与中脑皮质区的活动异常有关(Dunlop et al.， 2020)，可能是MDD个体快感缺失的神经生理学基础。 有研究(Pizzagalli et al.， 2008)使用信号检测任务发现，MDD个体较于健康同龄个体，未表现出对奖赏刺激的反应偏好。也有研究(Forbes et al.， 2007)使用赌博任务发现，相对于健康儿童的反应方式受潜在奖赏大小的影响，MDD儿童对奖赏大小不敏感。除了以上的行为实验证据，神经影像学的研究发现，MDD个体在接受奖赏刺激时相较于健康同龄人纹状体激活减少(Kujawa & Burkhouse， 2017)，抑郁水平较高的非临床被试(McCabe et al.， 2012)、存在家族抑郁史的健康青少年(Gotlib et al.， 2010)在接受奖赏时也会出现与MDD个体相似的纹状体激活异常，进一步研究发现，MDD个体的纹状体与参与动机调节的前额叶皮层之间的功能连接存在异常(Kaiser et al.， 2015; Treadway & Pizzagalli， 2014)，纹状体与前额叶都是奖赏环路的组成部分，综上所述，MDD与奖赏系统功能障碍密切相关。 2.2. 抑郁症个体的反馈相关负波异常 快感缺失是MDD个体的核心特征之一，主要表现为低奖赏敏感性或奖赏敏感性异常，即低奖赏敏感性或奖赏敏感性异常是MDD的标志之一(Bress， Foti， et al.， 2012a; Brush et al.， 2018)。反馈相关负波(feedback related negativity， FRN)出现在决策后，与反馈加工过程紧密相关(Weismüller & Bellebaum， 2016)，对反馈效价高度敏感，在反馈呈现后250~300毫秒范围内出现，反映了奖赏敏感性(Proudfit， 2015)，因此在脑电生理研究中可以作为奖赏敏感性的客观电生理指标(Foti et al.， 2011)，目前在MDD相关研究中已初步显露出应用价值，即FRN异常或许可以成为预测抑郁发作及抑郁症状严重程度的生理指标。 FRN常见的研究范式有奖赏激励延迟任务、奖赏预期违背任务、简单赌博任务等(He et al.， 2017; Hixson et al.， 2019; Morie et al.， 2016; Yau et al.， 2015)。已有研究发现，患有MDD的学龄前儿童(Belden et al.， 2016)、在校大学生(Liu et al.， 2014)、青壮年(Klawohn et al.， 2020)、产前女性(Mulligan et al.， 2019)在获得奖赏时诱发的FRN波幅及FRN差异波均较同龄人小，说明奖赏敏感性异常是MDD个体的共同特征，作为奖赏敏感性的客观生理指标具有跨群体的稳定性(秦浩方，黄蓉，贾世伟，2021)。 上文论述了MDD与FRN异常存在相关关系，那么对于两者的先后关系，即“FRN异常对MDD是否有预测作用”这个问题，也有学者做了一系列研究。2012年，Bress等人(2012b)研究发现较低的奖赏FRN以及较为平缓的FRN差异波可以预测较为严重的抑郁症状，从而证明奖赏敏感性异常对抑郁发作以及抑郁症状的加重具有预测作用。在此研究的基础上，有更进一步的研究(Nelson et al.， 2016; 2018)也证明了FRN差异波对抑郁发作以及抑郁症状的严重程度具有预测作用，并且发现FRN差异波平缓与基线抑郁症状得分高相结合预测准确性最高。 相关研究均表明，与正性刺激相比，FRN表现为更加敏感于负性刺激(Walentowska et al.， 2016)。对于这种研究结果存在着不同的解释，主要可以分为两种：一种认为FRN本身反映了负性结果加工，是一种奖赏预期错误信号(reward prediction error， RPE)，并据此提出了强化学习理论(the reinforcement learning theory， RL)。另一种认为FRN仅仅是反馈奖赏系统的活动，正负反馈均会诱发一个负成分，而正反馈条件会诱发一个名为奖赏正波(reward positivity， RewP)的正成分去抵消正反馈条件诱发的负成分，从而造成正负反馈条件FRN波幅差异(Foti et al.， 2011; Proudfit， 2015)。与上述两种说法相对应，FRN的取值也一直存在着争议。支持强化学习理论的研究者认为应该对正负反馈条件下的原始FRN取值，支持正负反馈条件FRN波幅差异本质上是由RewP抵消了正反馈条件诱发的负成分造成的研究者认为应先对正负反馈条件下的FRN做差异波，再从差异波中取值，即FRN为反馈信息呈现后200~400 ms出现的最大负波值与此负波前出现的正波最正值之间的差异(Leng & Zhou， 2014)。 综上，虽然已经有大量的研究证明了MDD与FRN异常存在相关关系，并且也证明了FRN异常对MDD具有预测作用，但是由于同时存在着FRN的来源、功能以及取值标准不统一的问题，所以会出现相同结果不同结论的现象，应尽快形成一个统一的FRN理论，以便后续研究的发展。
system: [SYSTEM]

user: 3. 抑郁症个体的情绪失调 3.1. 抑郁症个体的情绪调节功能障碍 负性生活事件会产生负性情绪体验，而过多、持续的负性情绪体验会严重危害个体身心健康，因此情绪调节是人类适应环境的重要认知功能之一，用以促进个体身心健康发展(Gross， 2015)。情绪调节，即个体根据内外环境的要求，在对情绪进行监控和评估的基础上，采用一定的行为策略对情绪进行影响和控制以保持个体内外适应的过程，在情绪的发生、体验、表达等不同阶段，可以采用不同的行为策略区进行情绪调节，日常生活中较为常见且常用的为认知重评、分心和表达抑制等(窦伟伟等，2014；袁加锦等，2014)。已有研究发现，与健康个体相比，MDD个体会更加频繁使用沉思、表达抑制等不良策略(Aldao， Nolenhoeksema， & Schweizer， 2010)，而较少采用认知重评等适应性策略。进一步研究表明，MDD个体不仅会自发采用不良情绪调节方式，还缺乏对情绪进行有效调节的动机(Majid， 2011)。 所以在对MDD发病机制的探索中，研究者认为情绪调节功能障碍可能是导致MDD发生、持续、复发的一个重要原因(Sheppes， Suri， & Gross， 2015)。 3.2. 抑郁症个体诱发的脑电晚期正成分异常 晚期正成分(late positive potential， LPP)，一种正向慢波，是事件相关电位(event related potentials， ERPs)的重要成分之一，主要分布在头皮的顶叶–中央区，对刺激的唤醒度敏感，大约在刺激呈现300 ms之后出现，持续到整个刺激呈现结束(Thiruchselvam et al.， 2011)，可以作为刺激的情绪唤醒特征的有效客观指标(Olofsson et al.， 2008)，是研究情绪刺激控制加工的理想脑电成分，广泛应用于情绪调节的研究中。 LPP 可以反映情绪强度。研究表明，无论是图片刺激还是文字刺激，情绪性刺激都会比中性刺激诱发更大的LPP波幅(Proudfit et al.， 2015)。究其原因，从生物进化的角度而言，负性刺激对个体的生存以及进化具有更大的威胁性，所以会诱发更强的情绪以及动机反应，以触发更深层次以及更加精细的加工(李红等，2019)。相关研究表明，负性情绪刺激的确会诱发个体更高的唤醒度，并且个体唤醒度越高，所诱发的LPP波幅也就越大(Schupp et al.， 2000)。 LPP还可以反映动机强度。LPP波幅可以作为表征情绪性刺激的动机性注意以及动机强度的指标(Schupp et al.， 2000; Lang & Bradley， 2010; Gable & Harmon-Jones， 2013)。LPP本身无法反映动机的方向，但是动机的方向可以和情绪效价相联系，即趋近动机与正性情绪有关，回避动机与负性情绪有关(Bamford & Ward， 2008)。已有研究表明，对正性刺激趋近动机强度越高(Gable & Harmon-Jones， 2013; Gable & Poole， 2014)、回避负性刺激回避动机强度越高(Leutgeb， Schäfer， & Schienle， 2009; Michalowski et al.， 2009)，都会诱发更大波幅的LPP。所以LPP波幅不仅可以反映动机强度，还可以更进一步反映情绪刺激诱发的趋避动机的强度，以此成为表征趋避动机强度的客观生理指标(Schupp et al.， 2000; Lang & Bradley， 2010)。 综上，LPP不仅可以反应情绪强度，还可以反映个体趋避动机强度。已有研究表明，MDD个体以及抑郁程度较高的个体相较于健康同龄个体对正性和负性刺激都表现出更弱的LPP波幅(MacNamara， Kotov， & Hajcak， 2016; Weinberg et al.， 2016; Admon & Pizzagalli， 2015; MacNamara， Kotov， & Hajcak， 2016; Proudfit et al.， 2015)，进一步研究发现，情绪刺激所诱发的LPP波幅与MDD个体的抑郁程度呈负相关(MacNamara， Kotov， & Hajcak， 2016; Weinberg et al.， 2016)。以上研究均可表明MDD个体以及抑郁倾向较高的个体对于正性刺激的趋近动机以及对于负性刺激的回避动机相较于健康同龄个体较弱，表现在日常生活中便是相较于健康同龄个体，MDD个体以及抑郁倾向较高的个体会更少趋近正性刺激，即使他们感到快乐的刺激与场景，同时更少回避负性刺激，即使他们感到悲伤的刺激与场景，也因此，MDD个体以及抑郁倾向较高的个体相较于健康同龄个体会更少体验到快乐而更多体验到悲伤(李红等，2019)。
system: [SYSTEM]

user: 4. 总结与展望 快感缺乏与情绪失调均是MDD的核心特征，FRN和LPP分别为其生物标记物，根据目前的研究，FRN异常与LPP异常与MDD之间存在关联，可以作为抑郁发作及抑郁症状程度加重的客观生理预测因素，即生物标志物，对于早期诊断也有着重要意义。然而，MDD个体奖赏敏感性异常及情绪失调研究仍有诸多问题有待回答。 首先，MDD个体的筛选标准存在差异。上述研究中的抑郁被试，筛选标准各不相同，有发病期MDD个体，也有康复期MDD个体，还有有家族遗传病史的非临床MDD个体；有轻度抑郁个体，也有重度抑郁个体；有的在接受治疗服用抗抑郁药物，有的未服用抗抑郁药物；并且被试的年龄、性别分布也各不相同，这些因素很有可能会影响到实验结果(张阔，王春梅，王敬欣，2016)，未来可以做系列研究来探索上述结论是否具有跨群体稳定性。 其次，FRN的来源、功能以及取值问题。由于ERP技术本身空间分辨率不是很高，空间定位不精确，所以FRN的溯源定位仅供参考(李丹阳，李鹏，李红，2018)。与此同时，FRN的功能以及取值也一直存在争议，一种说法认为FRN反映的就是负反馈加工本身，可以直接作为对消极信息敏感的客观生理指标(Hajcak et al.， 2006)，所以应对正负反馈条件下的原始FRN直接取值；而另一种说法认为正反馈条件下诱发的FRN反映的是奖赏加工，正负反馈条件下的FRN差异才可以作为奖赏敏感性的客观生理指标(Foti et al.， 2011; Proudfit， 2015)，所以应该先对正负反馈条件下的FRN做差异波，再从差异波中取值。两种说法都有一定的理论与研究支撑，所以一直没有一个统一的定论，这样会导致对研究结果的解释比较混乱，出现相同的研究结果得出不同结论的现象。所以应尽快形成一个统一的FRN理论，以便后续研究的发展。 最后，MDD的异质性对神经生理基础研究的影响。MDD具有很强的异质性，在病因学原理、症状、治疗以及后期干预等诸多方面均存在差别(Fried， 2017)，并且不同症状的病因、病程等也各不相同(Day et al.， 2015)。已有研究(Foti & Hajcak， 2009)表明，不同严重程度的MDD个体的FRN波幅有所不同，其FRN差异波随抑郁症状严重程度的增高而趋缓；还有研究(Bress et al.， 2012b)证明抑郁程度与奖赏敏感性具有负相关，并且跨年龄段稳定。但是MDD的异质性对于FRN和LPP是否有影响目前还没有相关研究得出结论，在未来的研究中值得进一步深入探讨。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 奖励能够影响认知控制权衡，提高主动性控制。本研究运用事件相关电位技术(event-related potential， ERP)，采用AX-CPT范式，通过设置基线、绩效奖励和非绩效奖励三种条件，从行为和神经机制两方面探讨奖励对认知控制权衡产生的影响。结果：行为数据显示，绩效奖励和非绩效奖励BX序列的反应时和正确率表现均好于AY序列；ERP数据显示，绩效奖励和非绩效奖励BX序列在N2成分上的振幅小于AY序列，在P3成分上的振幅大于AY序列。结论：奖励能够提高认知任务表现，绩效奖励和非绩效奖励都能调节认知控制权衡，提高主动性控制。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 认知控制(cognitive control)，被称作人类认知中最令人着迷的奥秘之一，是个体在实时更新的情景信息中，对认知和行为进行动态的、过程性的调控，以完成特定目标任务的心理过程(Geier， 2013)。认知控制是一个依赖动机的过程，奖励作为动机因素之一对认知控制起着重要作用(Cubillo， Makwana， & Hare， 2019)。双重认知控制理论(Dual mechanisms of cognitive control account， DMC)将认知控制分为主动性控制(proactive control)和反应性控制(reactive control) (Locke & Braver， 2008)，个体可根据具体的任务情境和自身情况在两种认知控制方式之间进行权衡与转换，形成有利于当前任务表现的最有效控制模式(Amer， Campbell， & Hasher， 2016)。主动性控制是早期选择的过程，在事件发生前持续激活和保持目标相关信息，形成反应准备，预测认知冲突；反应性控制是晚期纠正过程，根据需求短暂地再激活先前的线索信息，即时解决认知冲突(Braver， 2012)。 研究认知控制权衡常采用AX-CPT范式(AX-continuous performance text)，该范式是持续型操作测验(CPT)的改进版，它能够将主动性控制和反应性控制进行分离(周璇，苗天长，2014)。该任务中，主动性控制表现为BX序列的反应时减小和正确率提高(或AY序列的反应时增加、正确率降低)，反应性控制表现为AY序列的反应时减小和正确率提高(或BX序列的反应时增加、正确率降低) (徐雷，唐丹丹，陈安涛，2012)。随着认知神经科学的进步，关于认知控制权衡的研究逐渐深入到脑机制层面。由于ERP技术具有高时间分辨率的特点，能够在时间进程上精确地刻画认知加工过程，被广泛应用于认知控制的研究中(刘勋，吴艳红等，2011)。ERP研究表明，分布在额中央区的N2成分(200~300 ms)表示反应性控制，反映了冲突监控，监测由无关刺激信息处理触发的反应冲突；分布在中-顶区域的P3成分(300~600 ms)表示主动性控制，与情境分析和克服强烈反应倾向所需的注意力资源分配有关(Incagli， Tarantino， & Crescentini， 2020; Schmitt， Ferdinand， & Kray， 2015；谭金凤，伍珊珊等，2013)。 以往研究表明，由于认知控制权衡是灵活动态的，因此会受到奖励动机等因素的影响。奖励可以加强个体反应前的准备，影响认知控制权衡，提高主动性控制。近年来，国外已有研究者探讨了绩效奖励和非绩效奖励对认知控制权衡产生的影响。绩效奖励是指根据被试在任务中的表现给予奖励；非绩效奖励是指只要被试完成任务就会获得一定奖励(兰维，高德胜，1997)。但是，因为目前相关的研究较少，这两种奖励以主动性控制还是反应性控制的方式作用于认知控制还没有得出统一的结论。比如，Fröber， Dreisbach (2014)发现，绩效奖励提高主动性控制，非绩效奖励直接或间接地影响反应性控制。基于此，我们决定借助事件相关电位技术(ERP)，从行为和神经机制两方面进一步探讨绩效和非绩效奖励如何对认知控制权衡产生影响。我们假设，绩效奖励和非绩效奖励都能促进认知控制权衡，绩效奖励提高主动性控制，非绩效奖励提高反应性控制。
system: [SYSTEM]

user: 2. 方法 2.1. 被试 以Q大学20名女大学生为研究对象，所有被试自愿参与本实验，均为右利手，视力正常或矫正视力正常，身体健康且无神经系统疾病，在实验前签署知情同意书。实验完成后，将给予每名被试一定报酬(将游戏积分转换成真实的金钱，兑换相应价值的礼物)。在ERP数据分析时，由于伪迹过多和数据损坏等原因，剔除5名被试，最终有效被试15人。 2.2. 实验任务和材料 本实验采用认知控制权衡领域使用最为广泛的AX-CPT范式，使用E-prime3.0软件呈现刺激和记录行为数据。刺激呈现在白色背景的24英寸DELL显示器上，显示参数分别为：刷新率59 HZ，分辨率1920 × 1080。 AX-CPT范式的刺激为四个黑色大写英文字母A、B、X、Y (70号，Courier New字体)，这些字母在白色屏幕中央单个依次呈现。该任务包含线索刺激(A或B)和探测刺激(X或Y)，要求被试尽可能又快又准地进行按键反应。当靶刺激AX出现时，用右手食指按“J”键，当非靶刺激AY、BX、BY出现时，用左手食指按“F”键。其中AX序列占70%，AY、BX、BY序列各占10%。之所以设置高频率的AX序列，是为了使被试产生认知冲突，即当看到靶刺激(A或X)时会有较强的靶反应倾向(徐雷，唐丹丹，陈安涛，2012)。因此，需要加强认知控制才能解决认知冲突。本实验为了增加趣味性，调动被试积极性，将AX-CPT范式以黄金矿工的游戏形式呈现。由于该实验纳入了基线、非绩效奖励、绩效奖励三种奖励条件，因此，会在AX-CPT任务之后呈现奖励相关反馈，不同奖励条件下，反馈的形式不同。 2.3. 实验设计和程序 实验采用2 (奖励条件：非绩效奖励、绩效奖励) × 2 (字母序列：AY、BX)两因素被试内设计，奖励条件为组间变量，字母序列为组内变量。因变量为字母序列的正确率和反应时。 首先，被试佩戴好电极帽后舒适的坐在无噪音、光线柔和的实验里，眼睛距离屏幕约50 cm。任务开始后，先呈现十字注视点(500 ms)，紧接着呈现100 ms的空白掩蔽，之后呈现线索刺激(300 ms)、空白(1000 ms)、探测刺激(2000 ms)、反馈(2000 ms)，要求被试在探测刺激呈现时开始反应，超过反应时限2000 ms未做出反应，将视为反应错误自动跳过。在奖励版AX-CPT任务中当被试做出反应按键后，会立即呈现一个奖励相关反馈(1500 ms)，之后出现十字注视点进入下一个试次(见图1)。基线(无奖励)条件的反馈为：蓝色的“正确！”和红色的“错误！”；非绩效奖励条件的反馈为：蓝色的“正确！恭喜你挖到了金子 + 100”和红色的“很遗憾！你挖到了石头 + 100”，“你目前获得的金矿总价值为：”；绩效奖励条件的反馈为：蓝色的“正确！恭喜你挖到了金子 + 100”和红色的“很遗憾！你挖到了石头 + 0”，“你目前获得的金矿总价值为：”。其中，基线条件下，被试只是单纯的完成AX-CPT范式，而在非绩效和绩效奖励条件下，通过指导语告知被试该阶段会出现奖励以及获得奖励的规则。 三种奖励条件各100个试次，其中，AX序列为70次，AY、BX、BY序列各10个试次，试次的顺序随机排列。在正式实验前，每个被试先进行5个试次的练习实验，可按“Q”键重复练习，直到被试熟悉了按键任务才能进行正式实验，整个实验总时长约为40分钟。 图1. 实验流程图 2.4. 事件相关电位技术(ERP)的记录和分析 实验仪器为 Brain Products 公司的脑电记录和分析系统，参考电极置于双侧乳突，接地点在前额FPZ和FZ中点。采⽤64导电极帽记录EEG，同时记录⽔平眼电(HEOG)和垂直眼电(VEOG)。实验前在各电极注入导电膏。每个电极处的头⽪电阻保持在5 kΩ以下，滤波带通为0.05 Hz~80 Hz，连续采样，采样频率为500 Hz (燕智玲，李红，2011)。 采用Brain Vision Analyzer 2.2离线分析软件对两种奖励条件下(非绩效奖励、绩效奖励)的认知控制权衡EEG数据进⾏统计分析，选取1000 ms的分析时间窗(目标刺激出现后800 ms作为分析时程，刺激出现前200 ms为基线)，自动校正眼电并排除其他伪迹，波幅大于±80 μv在叠加时被自动剔除。参照已有研究和本研究目的，选取与认知控制权衡相关的N2 (200~300 ms)、P3 (300~600 ms)成分进行统计分析，依照以往关于认知控制权衡生理机制的研究文献和地形图选取FZ、CZ、FCZ，3个电极点对N2成分进行分析，选取PZ、CPZ、CZ，3个电极点对P3成分进行分析。运用SPSS24.0统计软件包，对被试正确反应的反应时结果，以及N2、P3的平均波幅进行2 (奖励条件：非绩效奖励、绩效奖励) × 2 (字母序列：AY、BX)的两因素重复测量方差分析(ANOVA)，组间变量为奖励条件，组内变量为字母序列。对不满足球形检验假设的采用Greenhouse-Geisser法校正P值，事后比较使用LSD检验，显著阈值α = 0.05。脑电地形图由64导数据得出。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 行为实验结果 在AX-CPT任务中，AY序列反映了反应性控制，BX序列反映了主动性控制。为考察奖励对认知控制权衡的影响，我们将只关注绩效奖励和非绩效奖励在AY和BX序列上的行为表现(反应时、正确率)。 3.1.1. 奖励有效性和练习效应分析 前人研究表明，被试反应表现的提高存在两种情况：一是外在奖励导致的反应时减少，二是被试害怕漏报导致的反应增快现象。为了考察本实验中奖励设置的有效性，我们分析了被试回答正确条件下的平均反应时。如果被试在奖励条件(非绩效奖励、绩效奖励)和基线条件下的反应时有显著差异，则表明是奖励促进了被试的反应速度，否则，我们认为被试因害怕漏报而采用了反应策略，奖励设置无效(赵瑞芳，2010)。 以被试回答正确的反应时为因变量，进行3 (有无奖励：基线、非绩效奖励、绩效奖励) × 2 (字母序列：AY、BX)两因素重复测量方差分析，结果发现：奖励条件的主效应显著，F(2，19) = 4.102，P < 0.05，η 2 = 0.02；奖励条件(绩效奖励、非绩效奖励)的正确反应速度均快于无奖励条件(基线)的正确反应速度。说明奖励的设置是有效的，奖励导致被试的反应速度加快，提高了任务表现。 由于研究程序的设置是顺序式的，即基线block-非绩效奖励block-绩效奖励block，并且都是完成AX-CPT任务，因此被试反应速度的提高也可能是练习效应导致的。结果发现，有无奖励(基线、非绩效奖励、绩效奖励)与字母序列(AY、BX)的反应时交互作用不显著，F(2，19) = 9.44，P > 0.05，η 2 = 0.59。表明练习引起的反应速度提高对所有奖励条件和字母序列的影响是一致的，而非选择性的影响某一条件或序列。因此，在本实验中，练习效应是一个相对稳定的额外变量，不会影响研究结果(徐雷，王丽君，赵远方，谭金凤，陈安涛，2014)。 3.1.2. 奖励的认知控制权衡 根据已有研究(章鹏，张琪涵，李士一，宋璐，杨宇，白学军，2020；Muscarella， Mairesse， & Hughes， 2020)，行为数据反应时分析剔除反应错误的试次和反应时小于100 ms或大于1500 ms的数据，正确率分析剔除了反应时小于100 ms的数据。按照2 (奖励条件：非绩效奖励、绩效奖励) × 2 (字母序列：AY、BX)的实验设计，计算了两种奖励条件下AY、BX字母序列的平均反应时和正确率。 对两种奖励条件的平均反应时进行两因素重复测量方差分析，结果表明，字母序列的主效应显著，绩效奖励、非绩效奖励在BX序列上的表现均好于在AY序列上的表现，F(1，19) = 234.854，P < 0.05，η 2 = 0.33；奖励条件的主效应不显著；字母序列和奖励条件的交互作用不显著。两种奖励条件在AY、BX序列上的平均反应时见图2。 对两种奖励条件的正确率进行的重复测量方差分析结果表明，字母序列的主效应显著，绩效奖励、非绩效奖励在BX序列上的表现均好于在AY序列上的表现，F(1，19) = 90.559，P < 0.05，η 2 = 0.14；奖励条件的主效应不显著；字母序列和奖励条件的交互作用显著，F(2，19) = 4.851，P < 0.05，η 2 = 0.02。简单效应分析显示：非绩效奖励BX序列的正确率(0.99 ± 0.01)高于绩效奖励BX序列的正确率(0.97 ± 0.01)。两种奖励条件在AY、BX序列上的正确率见图3。 图2. 不同奖励条件在AY、BX序列的反应时 图3. 不同奖励条件在AY、BX序列的正确率 3.2. ERP结果 本研究目的是通过事件相关电位技术，进一步证明绩效奖励和非绩效奖励条件的认知控制权衡。根据以往AX-CPT范式的认知控制权衡ERP研究，我们采用额中央区的N2成分(FZ、FCZ、CZ)和中顶部的P3成分(CZ、PZ、CPZ)作为ERP指标。 3.2.1. N2成分 在200~300 ms时间窗口内，对奖励条件的平均振幅进行2 (奖励条件：绩效奖励、非绩效奖励) × 4 (字母序列：AX、AY、BX、BY)的重复测量方差分析。结果显示：字母序列的主效应显著，F(3，14) = 7.843，P < 0.05，η 2 = 0.15，绩效奖励、非绩效奖励AY序列较BX序列的N2波峰更负；奖励条件的主效应不显著；字母序列与奖励条件的交互作用不显著。绩效奖励、非绩效奖励N2成分上AY和BX序列的平均振幅和地形图如图4(a)、图4(c)所示。 3.2.2. P3成分 在300~600 ms时间窗口内，对奖励条件的平均振幅进行2 (奖励条件：绩效奖励、非绩效奖励) × 4 (字母序列：AX、AY、BX、BY)的重复测量方差分析。结果显示：字母序列的主效应显著，F(3，14) = 8.015，P < 0.05，η 2 = 0.15，绩效奖励、非绩效奖励BX序列较AY序列的P3波峰更正(如图4(b)、图4(d)所示)；奖励条件的主效应显著，F(3，14) = 6.591，P < 0.05，η 2 = 0.13，绩效奖励在四种字母序列上的P3振幅大于非绩效奖励；字母序列与奖励条件的交互作用不显著。绩效奖励、非绩效奖励P3成分上AY和BX序列的平均振幅和地形图如图4(b)、图4(d)所示。 图4. (a) 非绩效奖励在N200成分上AY、BX序列的平均ERP和头皮地形图；(b) 非绩效奖励在P300成分上AY、BX序列的平均ERP和头皮地形图；(c) 绩效奖励在N200成分上AY、BX序列的平均ERP和头皮地形图；(d) 绩效奖励在P300成分上AY、BX序列的平均ERP和头皮地形图
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 本研究借助ERP技术，从行为、神经生理成分两方面探讨了绩效奖励和非绩效奖励对认知控制权衡的影响。结果表明，绩效奖励和非绩效奖励均能调节认知控制的权衡，提高主动性控制。 行为结果发现，绩效奖励和非绩效奖励在BX序列的反应时、正确率表现均好于AY序列，说明这两种奖励都能调节认知控制权衡，使被试偏向主动性控制。奖励的激励效应，通常表现为反应时的减少和正确率的增加。当目标刺激与奖励联结时，能够吸引注意资源，进而易化注意选择过程，并且这种自上而下的由目标驱动的有意识注意选择能够减少无关刺激的干扰(范玲霞，齐森青等，2014)。由此可见，绩效奖励和非绩效奖励是通过“自上而下”的方式提高了反应准备状态和奖赏预期，增加对后续任务目标的注意，促进了主动性控制。 ERP结果进一步证实了行为结果。关于认知控制的ERP研究表明，N2反映了冲突的评估和监测能力，监测由无关刺激信息处理触发的反应冲突；P3与任务相关信息的维护、反应抑制、奖励动机和克服强烈反应倾向所需的注意力资源分配有关(Muscarella， Hughes， et al.， 2020; Giustiniani， Nicolier， Mayer et al.， 2020; 蒋军，向玲等，2014)。我们的结果得出：在N2成分上，绩效奖励和非绩效奖励BX序列比AY序列诱发了更小的振幅，说明大脑监测到反应冲突，分配了更多的认知资源进行冲突控制，降低了冲突相关的激活程度；在P3成分上，绩效奖励和非绩效奖励BX序列比AY序列诱发了更大的振幅，说明投入了更多的认知资源对目标信息进行适当的更新和维持，对认知冲突的到来进行了充分的反应准备，以更好地进行认知控制。因此，ERP结果也体现了绩效奖励和非绩效奖励主动性控制的增强。但是，N2和P3成分是否能够完全将反应性控制和主动性控制分开还需要大量研究进一步验证。 我们的研究结果得出，绩效奖励提高了主动性控制，这与众多前人的研究结果一致。在日常的学习、工作和生活中，绩效奖励无处不在。根据被试的表现给予报酬，可以增强奖励情境和被试的动机(章鹏，张琪涵，李士一等，2020)。这其中是因为，被试为了获得更多的奖励，增强了对奖励线索信息的注意投入，一直在头脑中不断保持线索信息，为探测信息的到来做好高度的准备。研究表明，绩效奖励可能会损害被试的内在动机，削弱创造力(Fröber & Dreisbach， 2014)。尤其是学校教学过程中，偏爱使用绩效成绩考核制度来评判学生的学习情况和获得的奖励，这在一定程度上会损害学生对于学习的内在动机，导致他们过于关注学习所带来的外在奖励(Fröber & Dreisbach， 2016)。因此，学校教育以分数高低的形式给予学生绩效奖励的做法要谨慎考虑。 与预期假设和前人研究不同的是，非绩效奖励并没有提高反应性控制，它和绩效奖励一样促进了主动性控制。有研究表明，正面反馈会提高个体完成该项活动的积极性，甚至还可以抵御失败带来的消极影响(冯竹青，葛岩，2014)。该实验中的非绩效奖励阶段，在被试错误反应后也给予奖励，很有可能促进了被试完成任务的积极性，使其采取了避免错误的策略。非绩效奖励作为一种奖励线索，在任务到来之前能够提高被试的反应预期，将被试的注意力集中在目标任务上，使被试能够避免错误反应，激发了他们努力完成任务的动机，从而能够提高主动性控制。而Fröber和Dreisbach (2016)认为，非绩效奖励提高了反应性控制或降低了主动性控制，扮演着积极情绪的作用而非动机作用。我们认为导致结果有差异的原因与实验设计有关：首先，奖励与认知控制任务的关联方式不同。Fröber采用的是线索相关奖励(MID)，通过线索提示能否获得奖励；本研究采用的目标相关奖励(SRA)，将刺激直接与奖励相关联(Kostandyan et al.， 2020)，通过对刺激本身进行加工来发挥奖励的提升作用(王宴庆，陈安涛等，2019)。其次，实验材料不同。Fröber的研究通过情绪图片操纵奖励线索，实验中既包含奖励的动机作用也体现了情绪作用；而我们的研究是单纯的金币奖励实验，将动机因素分离出来单独考察。后续实验可以结合ERP和FMRI技术，采用不同的刺激呈现材料、实验范式、奖励与任务关联方式，进一步验证非绩效奖励对认知控制权衡的作用。 绩效奖励和非绩效奖励在日常生活中扮演着不同的角色。因此，采取哪种奖励制度，取决于它所发挥的最大效用以及适用性。总之，绩效奖励和非绩效奖励作为一种动机因素，都能提高主动性控制，使得被试以积极主动的方式来完成任务，投入了更多的认知努力，在认知活动中起着重要作用。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 奖励能够优化认知控制表现。与任务相关的绩效奖励分配了更多的认知资源更新和维持目标信息，提前对认知冲突做出反应准备，更好地抑制冲突。与任务无关的非绩效奖励使被试采取了避免错误的策略，将注意力集中在目标刺激上提高被试的反应预期，激发了完成任务的积极性，从而促进认知任务的表现。因此，绩效奖励和非绩效奖励都能调节认知控制权衡，提高主动性控制。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 瑞丽方言属于西南官话滇西方言片。文章以瑞丽市区方言为调查对象，运用实验语音学的方法，利用语音分析软件，结合传统耳听手记的声调研究法，对瑞丽方言的单字调进行实验分析。分析发现，瑞丽方言单字调实际调值与传统记录差异较大，分别为阴平33，阳平51，上声35，去声212。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 瑞丽市位于云南省西南边境，三面与缅甸接壤，隶属德宏傣族景颇族自治州管辖。全市辖勐卯镇、畹町镇、弄岛镇、姐勒乡、勐秀乡、户育乡、瑞丽农场、畹町农场、姐告边境贸易区、畹町经济开发区，总面积1020平方公里，总人口20多万，除汉族外，聚居着傣族、景颇族、德昂族、傈僳族、阿昌族五种世居少数民族。 黄雪贞(1986)在《西南官话的分区》中首次把西南官话内部区分为十一片，其中滇西片分为两个小片，即姚理小片和保潞小片 [ 1 ]。早在1940年、1957年就曾有对关于云南方言的大规模地、系统地调查，但由于多种原因，对于瑞丽方言的论述很少，针对瑞丽方言的调查研究更是少之又少。吴积才、颜晓云(1986)在《云南方音概况》中首次提到瑞丽县汉语方言调值为：阴平44，阳平31，上声53，去声21 [ 2 ]。《云南省志卷五十八·方言志》(1989)中提到瑞丽县汉语方言调值分别为：阴平44，阳平31，上声53，去声211 [ 3 ]。但都只是对瑞丽方言调值进行简单论述，并未进行详细描写。 本研究试图以与耳听手记的传统语音研究方法有所区别的声学实验的方法，对瑞丽市区(主城区)汉语方言中的单字调进行实验研究，分析瑞丽方言单字调的声学数据，并将其与传统耳听手记的语音方法记录的调值进行对比，从而对传统结果进行证实和修正，构建更客观的瑞丽方言的单字音声调格局。
system: [SYSTEM]

user: 2. 实验方法与步骤 2.1. 实验软件 1) 录音软件。主要利用Adobe Audition 3.0软件对声音进行采集。由于该软件兼具录音与音频编辑的功能，除录音外，还运用该软件对所采集的音频材料进行切分和剪辑。 2) 语音处理软件。主要使用Speech Analyzer 3.1声音处理软件对所采集音频材料进行处理，收集提取声调的频率、音强、时长等数据。 3) 数据分析软件。使用WPS Office Excel 2016办公软件处理所提取的声调的频率等数据，并制作各类图表。 2.2. 例字选择与制作 根据《方言调查字表》中的声调字进行选择和制作，本实验发音例字选择单字音节，每个调值3个例字，四个声调共12个单字音节。考虑到声母和韵母对声调调值的影响，本实验例字主要为塞音和浊鼻音声母、单元音韵母组合，并尽量选择同声母同韵母的字。为使声调承载段易于辨别和切分，未选择边音声母和零声母字，详见表1。 音频采集过程中，各个调类各取三个汉字为一组，每组音读一遍，读音失误或不准确的，重新读一遍，每一遍都单独保存为.wav声音文本，共获得12个，4组有效读音。 2.3. 合作人 1) 录音时间为2019年1月24日。 2) 录音地点为瑞丽市家中。 Table 1 Target word 调类 例字 阴平 妈、波、哥 阳平 麻、脖、革 上声 马、簸、葛 去声 骂、薄、个 表1. 发音字表 3) 发音人A为瑞丽市勐卯镇(主城区)人，女，现年19岁，小学至高中均在瑞丽市内就读，父母均为瑞丽本地人，家庭使用语言为瑞丽方言，方音纯正，没有产生音变，除瑞丽方言外，还会说瑞丽当地傣语。经过对发音例字的发音训练，实验过程中发音较为自然。 2.4. 声学实验中声学参数的提取 本实验采用Speech Analyzer 3.1语音处理软件为工具，分别对所提取的4组，12个音频样本进行声学分析。在测量点的选取中，根据林茂璨(1965)的观点，声调开头有弯头段，末尾有降尾段，除去了弯头和降尾的调型段负载着声调信息 [ 4 ]，先将每一个音频样本的音高(Pitch)掐头去尾，然后将每一组的每一条声调曲线等长时间分为起点、中间的中点和末点，得到3个测量点，每组音频样本的音高曲线将得到9个测量点，4组音频样本共得到36个测量点。 在实际分析中，需要计算出同一组音频样本(如阴平)在等长时间上的同样测量点(如第一测量点)的基频数据的平均值，其他声调的测量点采用同样方法计算，每个声调将产生3个平均值，4组音频样本将得到9个平均值。根据这9个平均值，找出最大值(max)和最小值(min)，分别将其作为调域上线和调域下线，然后对平均值进行归一化处理。 2.5. 语音数据的处理和转化 要将实验获得的基频数据转化成与人耳听感相匹配的音高感知，需要对实验数据进行归一和五度值转化。根据朱晓农(2005)的观点，归一化的主要目的就是消除人际随机差异，提取恒定参数；滤掉个人特性，获得具有语言学意义的信息 [ 5 ]，对基频进行归一化处理，一是可以将人耳对于声调的感知描绘建立在定量描写的基础上，二是可以减少人际差异。实验数据归一化使得不同的实验结果之间的比较成为可能，据此得到的结果才具有普遍性。 关于基频归一化，学界有D值法、Z-score标准化法、T值法等，目前较为常用的是石锋(1990)的T值法，即T = [(lgx − lgb)/(lga − lgb)]*5 [ 6 ]。刘俐李(2007)通过对江淮方言的研究，对不同归一方法进行比较，指出Z-score法与T值法相当 [ 7 ] (pp. 57-59)，但步骤较为繁琐。因此，针对语音数据的处理，本实验采用数据处理中较为普遍地对数函数转换法，即将所提取的语音数据转换成对数函数。此方法优于简便，有利于不同调类之间的对比。 根据刘俐李“界域”和“斜差”的策略，对实验数据进行五度值转换是界域的转换，以域为界，有过渡地带，边界可以进行柔性处理，所以每度边界允许有±0.1的浮动域 [ 7 ] (pp. 76-77)。本实验根据这种观点，将所提取的数据转化成对数函数值后，依据函数值确定五度值区间，最终将4组数据的对数函数值换算成对应的五度值，即为四组声调的对应调值。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验结果与分析 3.1. 基频值提取 首先将发音例字按调类分组，每组3个字，共4组，进行录音；录音环境保持安静。然后将所录制的音频材料按照“掐弯头去降尾”的方法进行处理，获得实验所需的音频样本。之后将4组音频样本分别导入Speech Analyzer 3.1语音处理软件进行处理，获得对应语图，详见图1~4。 图1. 瑞丽方言阴平调音高图 图2. 瑞丽方言阳平调音高图 图3. 瑞丽方言上声调音高图 图4. 瑞丽方言去声调音高图 图1为瑞丽方言阴平调的音高图，如图所示，最高音点为262 Hz，最低音点为251 Hz，音高曲线虽有波动起伏，但总体呈现相对略平的趋势，因此其调型属于平调。 图2为瑞丽方言阳平调的音高图，由音高曲线可以看出，在相对平稳之后，音高曲线突然呈现下降趋势，且下降幅度较大，调型基本为降调，最高音点为383 Hz，最低音点为218 Hz。 图3为瑞丽方言上声调的音高图，音高曲线显示，音高曲线呈相对平稳状，逐渐向上略升，调型为升调，最高音点为320 Hz，最低音点为255 Hz。 图4为瑞丽方言去声调的音高图，音高曲线图先呈现向下降的趋势，达到最低点后稍微略平，之后向上升，调型为曲折调，最高音点为275 Hz，最低音点为208 Hz。 根据图，将每一条音高曲线分成等长时间段，并截取起点、中点、末点三个测量点，提取其对应基频值，分别标记为D1、D2、D3，然后根据各个点的基频值计算出该点的基频平均值，之后将样本的基频数据导入Excel表格中，详见表2。 Table 2 Pitch of target word 调类 例字 D1 D2 D3 阴平 妈 252 256 251 波 256 263 259 哥 262 262 261 平均值 256.67 260.33 257.00 阳平 麻 373 363 226 脖 371 367 229 革 375 383 218 平均值 373.00 371 224.33 上声 马 255 281 318 簸 266 286 315 葛 264 285 320 平均值 261.67 284 317.67 去声 骂 261 215 270 薄 263 208 270 个 275 209 269 平均值 266.33 210.67 269.67 表2. 例字基频值表 说明：1) D1、D2、D3分别代表各音高曲线的起点、中点、末点三个测量点；2) 平均值为该点的基频平均值；3) 为保证数据精确，基频平均值均保留到小数点后两位；4) 基频值单位为Hz。 如表2所示，瑞丽方言单字调中，最高音点在阳平的起点段，为375 Hz，最低音点在去声的中段，为208 Hz。取平均值的最大值(Max)，作为调域上线，即373.00 Hz，取平均值的最小值(Min)，作为调域下线，即210.67 Hz。 3.2. 数据归一化 将提取的声调频率值进行相对化和归一化处理，是进行比较分析的前提。本实验利用对数函数转换法，将所提取的基频数的平均值换算成对应的对数值，详见表3。 Table 3 Logarithm of pitc 调类 D1 D2 D3 阴平 2.409 2.416 2.410 阳平 2.572 2.569 2.351 上声 2.418 2.453 2.502 去声 2.425 2.324 2.431 表3. 例字基频平均值对数表(lg) 说明：1) D1、D2、D3分别代表各调类起点、中点、末点三个测量点的平均值；2) 为保证数据精确，基频平均值对数均保留到小数点后三位。 由表3可知，瑞丽方言基频最大值(Max)为阳平调的起点，其对数值为2.572，基频最小值(Min)为去声中点，其对数值为2.324，调域差值为0.248。 3.3. 数据五度转化 将实验数据转换成对应的五度值，才能更直观的反映出与人耳听感相匹配的感知，也是本实验的最终目的。根据所计算出的基频平均值的对数，以及基频调域上线和调域下线的数值，计算出调域的差值，将差值平均分配为五个点，并将每个点相对应的对数值计算出来，按5~1从高至低分布，“5”为最高点，是基频最大值(Max)，即2.572，“4”为次高点，对应对数值为2.510，“3”为中间点，对应对数值为2.448，“2”为次低点，对应对数值2.386，“1”为最低点，是基频最小值(Min)，即2.324，并据此算出各调类对应的调值，详见表4、图5。 从表4、表5可以看出，瑞丽方言单字阴平调为中平调，实验数据与传统记录调值相比略降低，但始终保持平调的特性。阳平调均为降调，但调值差异较大，实验调值为高降调，发音起点较高，而传统记录的调值则略低，为中降调。上声调差异较大，调值调型均不相同，实验数据显示，瑞丽方言上声调调型为中升调，调值为35，而传统数据记录则为高降调，调值为53。差异较大的还有去声，与传统记录的数据不同，实验数据以及语图均显示，瑞丽方言去声调调型为曲折调，调型在略微下降之后又略微上升，而传统记录的数据则为降调，调型在下降之后持平，没有上升趋势。 图5. 例字声调图 Table 4 Tone pitch of target word 调类 D1 D2 D3 调值 阴平 2.409 2.416 2.410 33 阳平 2.572 2.569 2.351 51 上声 2.418 2.453 2.502 35 去声 2.425 2.324 2.431 212 表4. 例字实验调值表 说明：依据实验语图及数据，以及相关理论依据，每度边界允许有±0.1的浮动域。 Table 5 Comparison of tone pitc 来源调类 阴平 阳平 上声 去声 传统记录 44 31 53 211 实验调值 33 51 35 212 表5. 调值比较表 说明：传统记录调值均取自《云南省志卷五十八·汉语方言志》。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语 本文通过大量实验，根据实验语图、基频值、基频对数值等数据，对瑞丽方言四个单字调进行了分析，依据实验结果，瑞丽方言单字调声调格局为： /阴平/——[ 33 ] /阳平/——[ 51 ] /上声/——[ 35 ] /去声/——[ 212 ] 瑞丽方言单字调声调格局中，阴平是中平调；阳平是高降调，从高点起降，止于最低点，跨度最长；上声是中升调，从中间起升，止于最高点；去声是曲折调中的降升调，从次低点起降，降至最低点上升至次低点。除去声外，其他三个声调均有“平”的过程，这使得瑞丽方言听起来高低音起伏较大，抑扬较明显。 本文对瑞丽方言单字调调值的结论与传统记录的调值略有差异，其中差异最明显的上声调。虽然从音系学的角度看，实验结果与传统记录差别不是很大，但传统的听音记音法带有一定的主观性，而通过声学实验的方法，对声调进行记录和分析，调查结果较为客观，一定程度上避免了耳口听辨的主观缺陷，对瑞丽方言的声调研究起到补充和修正的作用。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 汉语口语中的“然后”是一个重要的话语标记语，其使用范围呈现不断扩大的趋势。然而，目前对于“然后”的探索主要集中在语义和语用层面，从语音角度进行分析的研究较少。本研究以情感热线中主持人与求助者的对话为语料，从语篇组织角度出发，对会话中的话语标记语“然后”进行定量、定性分析。研究结果显示：在30篇语料中“然后”共出现356次。研究发现，“然后”有话题设立、话题顺接、话题链修补和话题转换等四种语篇组织功能。主持人和求助者使用“然后”不同的语篇组织功能体现的是二者在人际互动中不同的角色、目的和地位。语音特征方面，“然后”的持续时间和音高范围是区别其前后话题是否一致的重要参数。