Закон фехнера: Закон Вебера — Фехнера — Психологос

Содержание

Закон Вебера-Фехнера — frwiki.wiki

В психофизиках , то Вебер-Фехнер или закон Бугера-Вебер описывает взаимосвязь между психическим ощущением и физической величиной в раздражителе : например, соотношение между воспринимаемой силой звука и силой давления воздуха волны соответствующим.

Резюме

1 Утверждение закона Вебера-Фехнера
- 1.1 Пример
2 Применение закона
- 2.1 Видение
- 2.2 Слух
- 2.3 Критика Анри Бергсона
3 ссылки
4 См. Также
- 4.1 Связанные статьи

Утверждение закона Вебера-Фехнера

Согласно этому закону интенсивность воспринимаемого ощущения соответствует следующей формуле:

где — интенсивность ощущения, величина стимула, константа, а — функция логарифма в математике . я{\ displaystyle I}S{\ displaystyle S}k{\ displaystyle k}бревно{\ displaystyle \ log}

Эрнст Вебер (1795–1878) был одним из первых, кто количественно подошел к изучению связи между ощущениями и физическим раздражителем, и именно в честь его работы врач Густав Фехнер (1801–1887) дал название «

закону Вебера». »К количественному соотношению, которое он обнаружил. Однако их преемники сохранят эти два имени для обозначения вышеуказанной формулы.

Основываясь на работе Вебера, которая, как он считал, может обеспечить основу для возможного теоретизирования взаимоотношений разума и материи , Фехнер сформулировал свой знаменитый закон, согласно которому « ощущение изменяется подобно логарифму возбуждения ». Однако экспериментальная проверка этого закона могла быть осуществлена только благодаря введению около 1860 г. понятия дифференциального порога , количественная оценка которого была основана на новых экспериментальных методах. Действительно, согласно этому закону, доля Вебера должна быть постоянной:

где — дифференциальный порог (SD), т. е. наименьшая разница в воспринимаемой интенсивности, — это интенсивность стандартного стимула и постоянная характеристика рассматриваемой сенсорной модальности. Это значение также называется

относительным дифференциальным порогом или отношением Бугера-Вебера .

Δя{\ displaystyle \ Delta I}я{\ displaystyle I}k{\ displaystyle k}Δя/я{\ displaystyle \ Delta I / I}

Пример

Если можно различить объект A весом 1 кг и другой объект B весом 1,2 кг, то дифференциальный порог составляет менее 0,2 кг. Выбирая объекты B, вес которых ближе к 1 кг, наступает момент, когда становится невозможным различать объект A и объект B. Например, если B весит менее 1,1 кг, различение становится невозможным. это от A, поэтому мы говорим, что дифференциальный порог составляет 0,1 кг на 1 кг, то есть 10%. Закон Вебера-Фехнера гласит, что относительный дифференциальный порог постоянен. Таким образом, сложность различения:

объект A — 1 кг, объект B — 1,1 кг;
объект A ’10 кг, объект B’ 11 кг;

то же самое в обоих случаях.

Оказывается, этот закон на самом деле не всегда проверяется. Это особенно актуально при широком диапазоне интенсивности: в крайних точках мы регулярно наблюдаем отклонения от закона Вебера-Фехнера .

Законные приложения

Зрение

Видимая величина небесного тела, блок , относящийся к восприятию светимости человеческого глаза, следует логарифмическому закон: разница 5 звездных величины соответствуют соотношению 100 в световой интенсивности (мощностях на единицу площади).

Слух

Децибел , единица , относящаяся к восприятию акустической мощности человеческим ухом, следует логарифмическому закону: разница в 10 дБ соответствует в соотношении 10 в акустической интенсивности (мощности на единицу площади).

Критика Анри Бергсона

Анри Бергсон , придерживаясь философской точки зрения, подверг сомнению этот способ понимания психологии, который, по его мнению, является проекцией времени на пространство и игнорирует длительность , концепцию, которую он выдвигает против этого закона в « Очерке о непосредственных данных сознания». .

Смотрите также

Статьи по Теме

Психофизика
Восприятие
Ощущение
Стивенс Ло
Экспериментальная психология

Современные методы психофизики — учебный курс

Автор: Меньшикова Г.Я.

Год создания: 2007
Организация: МГУ имени М.В. Ломоносова
Описание: 1. Цель курса: — с/к расширяет и углубляет знания студентов в области психофизики восприятия. В связи с тем, что базовый курс «Ощущение и восприятие» ориентирован, в основном, на рассмотрение феноменов перцептивного уровня, такому разделу как психофизика уделяется немного времени. В курсе предполагается разбор классических и современных психофизических методов, а также обсуждение гипотетических моделей сенсорных систем, предложенных на основе используемых методов. Предлагаемый в спецкурсе материал расширит знания студентов в области психофизики, а также позволит ознакомиться с проблемами, стоящими перед исследователями в области изучения сенсорных систем. Следует также отметить, что практические навыки студентов по работе с конкретным материалом c|курса помогут расширить знания студентов, полученные на с/практикуме по восприятию. 2. Задачи: — Рассмотрение задач психофизики и выяснение ее роли в структуре восприятия — Разбор классической психофизики Фехнера и Стивенса. Гипотезы и методы исследования — рассмотрение теории обнаружения сигнала. Концепция непрерывной шкалы ощущений — изучение понятия «психофизический оператор». Функция контрастной чувствительности. — анализ явлений, исследованных в рамках современной психофизики: инерция зрения, адаптация, пространственная передаточная функция зрительной системы.

— рассмотрение перцептивной психофизики Дж. Гибсона. Концепции и экспериментальные результаты — рассмотрение понятия перцептивно- перцептивного взаимодействия в зрении. Перцептивные уравнения. 3. Место курса в профессиональной подготовке выпускника: С/к по выбору для специализации «Психофизиология» . 4. Требования к уровню освоения содержания курса: знания о классических законах и методах психофизики, представления о современных направлениях в психофизических исследованиях, знания о явлениях, исследованных в рамках современной психофизики. — II. Содержание курса: 1. Темы и краткое содержание: Тема 1. Классическая психофизика ощущений. а. Психофизика Г. Фехнера. Понятие порога. Абсолютные разностные и дифференциальные пороги. Закон Вебера-Фехнера. Концепция дискретного характера шкалы ощущений. Операциональное определение порога. Методы измерения порогов (методы границ, установки и постоянных раздражителей).
Косвенные методы построения сенсорной шкалы. б. Психофизика С. Стивенса. Критика постулатов Фехнера. Закон Стивенса. — Прямые методы измерения ощущений (методы оценки величины, установления величины, оценки отношений, установления отношений). Метод кроссмодальных сравнений. Прямые методы построения сенсорной шкалы. Тема 2. Теория обнаружения сигналов. Концепция непрерывного характера шкалы ощущений. Основные положения ТОС: сигнал, шум, вероятность обнаружения сигнала, критерий наблюдателя, платежная матрица. Рабочая характеристика приемника. Анализ РХП как метод исследования сенсорного перцептивного звена. Метод “да-нет”. Тема 3. Современная психофизика зрительной сенсорной функции. Понятие психофизического оператора. Анализ явлений, указывающих на необходимость введения этого понятия (одновременный и последовательный контраст, полосы Маха). Линейный оператор. Теорема Фурье. Передаточная функция оператора. Экспериментальные методы идентификации передаточной функции зрительной системы человека. Синус-решетка, ее контраст, пространственная и временная частота. Изоконтрастные кривые. Функция контрастной чувствительности к синус-решеткам. Тема 4. Явления, исследованные в рамках современной психофизики: 1. Инерция зрения. а. Восприятие мельканий. Слияние мельканий, критическая частота слияния мельканий. Кривые Де Ланге. б. Маскировка. Виды маскировки. Кривая Крауфорда. Метаконтраст и параконтраст. Кривые Колерса-Канемана. в. Временная суммация. Подпороговая и надпороговая суммация. Критический интервал суммации. Закон Блоха. Явление Брока-Сульцера. г. Послеэффекты. 2. Просранственная передаточная функция зрительной системы человека. а. Функция контрастной чувствительности. Острота зрения. б. Пространственная суммация. Критическая область пространственной суммации. Закон Рикко. 3. Адаптация. Явление адаптации в различных модальностях. Изменение абсолютной и дифференциальной чувствительности, изменение формы функции контрастной чувствительности при изменении адаптации.
Восстановление после адаптации. Тема 5. Перцептивная психофизика Дж. Гибсона. Пересмотр понятия стимула. Стимул-энергия и стимул-информация. Решение традиционных проблем восприятия в рамках психофизической концепции: константность размера, стабильность видимого мира и др. Перцептивная психофизика как теория восприятия. Методическая схема ее проверки в работах Дж. Гибсона. Анализ экспериментальных данных. Тема 6. Когнитивно-ориентированное направление исследования восприятия. Понятие перцептивно- перцептивного взаимодействия. Инвариантные соотношения в зрении и перцептивные уравнения. Невозможность решения проблемы построения перцептивного образа в психофизических терминах. Перцептивная гипотеза как фактор, определяющий параметры перцептивного уравнения.

Добавил в систему: Меньшикова Галина Яковлевна

Преподавание курса

1 сентября 2011 — 24 декабря 2011 Меньшикова Галина Яковлевна
МГУ имени М. В. Ломоносова, Факультет психологии, Кафедра психофизиологии
обязательная, вариативной части, лекции, 32 часов
Автор: Меньшикова Г.Я.

Закон Фехнера в метапознании: количественная модель достоверности зрительной рабочей памяти

. 2017 март; 124(2):197-214.

doi: 10.1037/rev0000060.

Рональд ван ден Берг ¹ , Аспен Х Ю ² , Вэй Цзи Ма ²

Принадлежности

¹ Кафедра психологии.
² Центр неврологии.

PMID: 28221087
PMCID: PMC5321570
DOI: 10.1037/rev0000060

Бесплатная статья ЧВК

Рональд ван ден Берг и др. Психолог преп. 2017 март

Бесплатная статья ЧВК

. 2017 март; 124(2):197-214.

doi: 10.1037/rev0000060.

Авторы

Рональд ван ден Берг ¹ , Аспен Х Ю ² , Вэй Цзи Ма ²

Принадлежности

¹ Кафедра психологии.
² Центр неврологии.

PMID: 28221087
PMCID: PMC5321570
DOI: 10.1037/rev0000060

Абстрактный

Хотя зрительная рабочая память (ЗВР) широко изучалась, неизвестно, как люди формируют уверенные суждения о своих воспоминаниях. Пирс (1878) предположил, что закон Фехнера, гласящий, что ощущение пропорционально логарифму интенсивности стимула, может применяться к отчетам об уверенности. Основываясь на этой идее, мы предполагаем, что люди сопоставляют точность своего содержимого VWM с рейтингом достоверности в соответствии с законом Фехнера. Мы включаем эту гипотезу в наилучшую доступную модель кодирования VWM и подгоняем ее к данным эксперимента с отложенной оценкой. Модель обеспечивает превосходный учет распределения рейтингов уверенности человека, а также взаимосвязь между производительностью и уверенностью. Более того, наиболее подходящее отображение в модели с очень гибким отображением очень похоже на логарифмическое отображение, предполагая, что не существует альтернативного отображения, которое бы учитывало данные лучше, чем закон Фехнера. Мы предлагаем нейронную реализацию модели и обнаруживаем, что эта модель также хорошо соответствует поведенческим данным. Кроме того, мы обнаружили, что совместная подгонка ошибок памяти и оценок достоверности увеличивает способность различать ранее предложенные модели кодирования VWM в 5,9 раза.9 по сравнению с подгонкой только ошибок памяти. Наконец, мы показываем, что закон Фехнера также объясняет метакогнитивные суждения в задаче на запоминание слов, что является первым признаком того, что он может быть общим законом в метапознании. Наша работа представляет собой первую модель для совместного учета ошибок и оценок достоверности в VWM и может заложить основу для понимания вычислительных механизмов метапознания. (Запись базы данных PsycINFO

Цифры

Рисунок 1. Ранее опубликованные данные о метакогнитивных…

Рисунок 1. Предыдущие доказательства наличия метакогнитивных знаний в зрительной рабочей памяти

(A) Пробная процедура…

Рисунок 1. Предыдущие данные о наличии метакогнитивных знаний в зрительной рабочей памяти.

(A) Пробная процедура эксперимента с отложенной оценкой, выполненная Радемейкером, Тредуэем и Тонгом (2012). В каждом испытании были получены как оценка достоверности, так и оценка ориентации, что позволило экспериментатору выбрать совместное распределение вероятностей этих двух поведенческих показателей. Перепечатано с разрешения. (B) Исходные данные: гистограммы ошибок оценки, разделенные по рейтингу достоверности (столбцы) и размеру набора (строки). (C) Первая сводная статистика: гистограммы сообщаемого рейтинга достоверности для наборов размеров 3 (вверху) и 6 (внизу). Каждая полоса соответствует суммированному количеству испытаний одной из гистограмм на панели B. (D) Вторая сводная статистика: круговая дисперсия распределения ошибок как функция рейтинга достоверности для наборов размеров 3 (вверху) и 6 (внизу). Каждая точка соответствует ширине одной из гистограмм на панели B. Данные, показанные на панелях B–D, были опубликованы в Rademaker, Tredway, and Tong (2012). Все точки данных представляют собой средние значения по субъектам, а планки погрешностей представляют собой 1 стандартную ошибку среднего.

Рисунок 2. Фехнеровская модель рабочего…

Рисунок 2. Фехнеровская модель достоверности рабочей памяти

(A) Иллюстрация того, как мы предлагаем…

Рисунок 2. Фехнеровская модель уверенности в рабочей памяти

(A) Иллюстрация того, как наша предложенная модель совместно производит почти непрерывную ошибку оценки и дискретную оценку достоверности в эксперименте с отложенной оценкой. Пример слева показывает испытание, в котором память кодируется со средней точностью ( J =2), а тот, что справа, — попытка, в которой он закодирован с высокой точностью ( J =8). Точность, J , определяет ширину распределения шума, а также является переменной, которая преобразуется — по закону Фехнера — в рейтинг достоверности. Следовательно, J влияет как на ошибку оценки субъекта, так и на его уверенность. (B) Результаты моделирования для 1000 испытаний, с 90 123 J 90 124, взятыми в каждом испытании из гамма-распределения со средним значением 1,5 и масштабным параметром 10. Каждая точка показывает ошибку оценки (ось Y) и достоверность (ось X). ) одного испытания. Изменчивость между испытаниями в J вызывает отрицательную корреляцию между ошибкой оценки и достоверностью: когда точность низкая (красный), ошибки оценки, как правило, больше, а достоверность, как правило, ниже, чем при средней (зеленый) или высокой (синий) точности. (C) Круговая дисперсия ошибки как функция рейтинга достоверности в одном и том же моделировании для двух разных значений σ _mc . Сила отрицательной корреляции зависит от количества метакогнитивного шума.

Рисунок 3. Фехнеровская модель рабочего…

Рисунок 3. Фехнеровская модель уверенности в рабочей памяти обеспечивает превосходное соответствие людям…

Рисунок 3. Фехнеровская модель уверенности в рабочей памяти обеспечивает превосходное соответствие совместному распределению ошибок рабочей памяти и оценок достоверности у людей.

(A) Модель соответствует гистограмме ошибок оценки, разделенной по рейтингу достоверности (столбцы) и размеру набора (строки). (B) Модель соответствует распределению оценок достоверности, разделенных по размеру набора. (C) Модель соответствует круговой дисперсии ошибки оценки как функции рейтинга достоверности, разделенной на размер набора. Представленные данные и соответствие модели были усреднены по субъектам. Столбики погрешностей и заштрихованные области указывают на 1 сем. Подгонки к отдельным субъектам можно найти на дополнительных рисунках S1 – S7.

Рисунок 4. Наилучшее соответствие между рабочими…

Рисунок 4. Наилучшее соответствие между точностью рабочей памяти и достоверностью почти идеально логарифмическое

(А)…

Рисунок 4. Наилучшее соответствие между точностью рабочей памяти и достоверностью почти идеально логарифмическое.

(A) Примеры возможных сопоставлений между точностью VWM и достоверностью в степенной модели. Логарифмическое (фехнеровское) отображение является частным случаем степенного отображения, а именно случаем λ=0. (B) Среднее качество соответствия степенной модели как функция λ. Качество подгонки выражается как максимальное логарифмическое правдоподобие при заданном значении λ относительно максимального логарифмического правдоподобия исходной модели (λ = 0). Качество подгонки максимально, когда λ близко к 0. Столбики погрешностей представляют 1 стандартную ошибку. (C) Оценки максимального правдоподобия отображения в модели Фехнера (черные линии) по сравнению с оценками максимального правдоподобия отображения в модели со свободно подобранными критериями (красные точки). Для наглядности ось x масштабируется логарифмически, так что логарифмические отображения отображаются как линейные. Пунктирная линия показывает наилучшее линейное соответствие гибким критериям. Для пяти субъектов наиболее подходящее отображение в гибкой модели почти идентично логарифмическому отображению в модели Фехнера. Для субъекта S2 наиболее подходящее отображение немного отличается в гибкой модели, но все же близко к логарифмическому.

Рисунок 5. Наиболее подходящие сопоставления между VWM…

Рисунок 5. Наилучшие сопоставления между точностью VWM и достоверностью VWM очень похожи при…

Рисунок 5. Наилучшие сопоставления между точностью VWM и достоверностью VWM очень похожи при размерах наборов 3 и 6.

Для всех субъектов, кроме S2 и S6, сравнение моделей на основе AIC отдает предпочтение модели с одним сопоставлением для обоих размеров наборов. Однако даже для S2 и S6 наиболее подходящие отображения при размерах наборов 3 и 6 очень похожи.

Рисунок 6. Нейронная модель, дополненная…

Рисунок 6. Нейронная модель, дополненная моделью уверенности Фехнера, хорошо объясняет…

Рисунок 6. Нейронная модель, дополненная моделью достоверности Фехнера, хорошо учитывает данные, когда предполагается, что усиление является переменным.

(A) Схема представления стимула в модели кодирования населения. Каждый нейрон в популяции имеет кривую настройки с центром на предпочтительном стимуле клетки (слева). Когда предъявляется стимул, каждая клетка генерирует стохастическое количество спайков (в центре). Паттерн активности кодирует (нормализованную) функцию правдоподобия по стимулу (справа). Когда кривые настройки являются функциями фон Мизеса, форма функции правдоподобия также является функцией фон Мизеса. (B) Вверху: подгонка нейронной модели с фиксированным коэффициентом усиления к распределению рейтингов достоверности (первые два столбца) и круговой дисперсии ошибки как функции рейтинга достоверности (последние два столбца). Внизу: подгонка нейронной модели с переменным усилением. Столбики погрешностей указывают на стандартную ошибку среднего. Оба результата получены для варианта модели с J _{нейронная1} показаны меры точности; результаты выглядят аналогичными для J _neuro2 .

Рисунок 7. Включение оценок достоверности в модель…

Рисунок 7. Включение оценок достоверности в сравнение моделей значительно улучшает различимость рабочей памяти…

Рисунок 7. Включение оценок достоверности в сравнение моделей значительно улучшает различимость моделей кодирования рабочей памяти

Усредненные по субъектам баллы AIC относительно AIC модели P-C-VP, полученные путем подгонки моделей с (слева) и без (справа) включения данных доверительного суждения. Модели отсортированы от худшего к лучшему. Ссылки на статьи соответствуют ранее предложенным моделям (см. текст). Столбики погрешностей указывают на 1 с.э.м. (B) Усредненная по субъектам абсолютная оценка AIC для каждой пары моделей, полученная в результате подбора моделей с (слева) и без (справа) включения данных доверительного суждения. Абсолютная разница AIC между любой парой моделей увеличивается в 5,9 раза.9 при включении рейтингов достоверности в сравнение моделей (медианный коэффициент для всех 918 сравнений).

Рисунок 8. Наиболее предлагавшаяся ранее рабочая память…

Рисунок 8. Большинство ранее предложенных моделей кодирования рабочей памяти плохо учитывают взаимосвязь между…

Рисунок 8. Большинство ранее предложенных моделей кодирования рабочей памяти плохо учитывают взаимосвязь между оценками достоверности и ошибкой оценки

Слева: соответствует распределению оценок достоверности. Справа: соответствует циклической дисперсии ошибки оценки как функции рейтинга достоверности. Столбики погрешностей указывают на стандартную ошибку среднего. Сверху вниз: модель размера выборки Палмера, модель слотов плюс ресурсы Чжана и Удачи, наиболее подходящая версия модели слотов плюс усреднение Чжана и Удачи и модель переменной точности Ван ден Берга и др. Единственная старая модель, которая достаточно хорошо описывает данные, — это модель с переменной точностью.

Рисунок 9. Вариант УВСД…

Рисунок 9. Вариант модели UVSD, дополненный логарифмической моделью достоверности…

Рисунок 9. Вариант модели UVSD, дополненный логарифмической моделью доверительных счетов для оценок силы памяти в эксперименте по распознаванию памяти слов.

(A) Иллюстрация модели (значения параметров: μ _target = 2,00, σ _target = 1,25, a = 2,00, b = 3,00 σ _mc = 1,00). Каждое тестовое слово создает внутреннее представление 90 123 x 90 124, полученное из распределения Гаусса, параметры которого зависят от того, является ли слово целью или приманкой (вверху слева). Выбор наблюдателя («старый» или «новый») основан на логарифмическом апостериорном отношении доказательств, d , содержащихся в x (вверху справа). Распределение d различно для мишеней и приманок. Рейтинг достоверности получается путем применения закона Фехнера к абсолютному значению d , что эквивалентно помещению экспоненциально разнесенных критериев достоверности на d (внизу слева). Это приводит к прогнозируемому распределению достоверности для целей и приманок (внизу справа; обратите внимание, что эти распределения шире, чем на нижней левой панели, из-за добавления метакогнитивного шума). (B) Гистограммы усредненного рейтинга участников эксперимента Mickes et al. (2007). (D) Подходит на уровне предмета. Для визуализации мы сгладили гистограммы на уровне объекта (которые довольно зашумлены) с помощью скользящего окна усреднения шириной 3 бина. Такое же сглаживание было применено к данным и подгонке модели.

См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC

Цитируется

Реверс-инжиниринг метапознания.
Гуггенмос М. Гуггенмос М. Элиф. 2022, 15 сентября; 11:e75420. дои: 10.7554/eLife.75420. Элиф. 2022. PMID: 36107147 Бесплатная статья ЧВК.
Отслеживание состояний внимания: оценка взаимосвязи между устойчивым и выборочным вниманием в зрительной рабочей памяти.
Арникан А., Соуза А.С. Арникан А и др. Atten Percept Psychophys. 2022 Апрель; 84 (3): 715-738. doi: 10.3758/s13414-021-02394-y. Epub 2022 16 марта. Atten Percept Psychophys. 2022. PMID: 35297019
Источники уверенности в ценностном выборе.
Брус Дж., Эберсолд Х., Грюшоу М., Полания Р. Брус Дж. и др. Нац коммун. 2021 17 декабря; 12 (1): 7337. doi: 10.1038/s41467-021-27618-5. Нац коммун. 2021. PMID: 34921144 Бесплатная статья ЧВК.
Совместное представление рабочей памяти и неопределенности в коре головного мозга человека.
Li HH, Sprague TC, Yoo AH, Ma WJ, Curtis CE. Ли Х.Х. и др. Нейрон. 2021 17 ноя;109(22):3699-3712.e6. doi: 10.1016/j.neuron.2021.08.022. Epub 2021 14 сентября. Нейрон. 2021. PMID: 34525327
Изучение устойчивости взаимосвязи между метакогнитивной эффективностью и метакогнитивной предвзятостью.
Сюэ К., Шекхар М., Рахнев Д. Сюэ К. и др. Сознательное Познание. 2021 окт;95:103196. doi: 10.1016/j.concog.2021.103196. Epub 2021 1 сентября. Сознательное Познание. 2021. PMID: 34481178 Бесплатная статья ЧВК.

Просмотреть все статьи «Цитируется по»

Типы публикаций

термины MeSH

Грантовая поддержка

R01 EY020958/EY/NEI NIH HHS/США
T32 EY007136/EY/NEI NIH HHS/США

Объединение психофизических явлений: Полная форма закона Фехнера

Скачать PDF

Опубликовано: Январь 1997 г.

Кеннет Х. Норвич ¹ и
Вилли Вонг ¹

Восприятие и психофизика том 59 , страницы 929–940 (1997)Цитировать эту статью

897 доступов
38 цитирований
Сведения о показателях

Abstract

Многие законы и эмпирические наблюдения фундаментальной психофизики могут быть объединены одним уравнением, которое было названо полной формой закона Фехнера. Можно показать, что этот закон охватывает обе часто используемые формы: законы Стивенса и Фехнера. Он принимает тот или иной вид при соответствующих значениях параметров. Однако полное уравнение дает преимущество, помимо простого содержания классических законов. Он предлагает большую гибкость в представлении экспериментальных данных. Показано, что психофизические явления могут быть представлены любым количеством троек величин: субъективной величиной раздражителя, субъективной едва заметной разницей (jnd) и дифференциальным порогом. Каждая из предыдущих величин является функцией физической величины раздражителя. Исследователь имеет право выбрать две из этих величин в форме, которую он или она считает лучшей; третья величина определяется выбором первых двух. Так, например, разные формы закона ощущения и разные формы математической функции дифференциального порога могут сосуществовать с одинаковой достоверностью.

Скачайте, чтобы прочитать полный текст статьи

Ссылки

Baird, J. C., & Noma, E. (1978). Основы скейлинга и психофизики . Нью-Йорк: Уайли.
Google ученый
Бекеши, Г. фон (1960). Эксперименты со слухом (EG Weaver, Ed. and Trans.). Нью-Йорк: Макгроу-Хилл.
Google ученый
Дельбёф, Дж. Р. Л. (1873 г.). Психофизическое исследование: теоретические и экспериментальные исследования по измерению ощущений и особенно по ощущениям света и усталости [Психофизическое исследование: теоретическое и экспериментальное исследование по измерению ощущений, особенно ощущений света и усталости]. В Mémoires couronnés et autres mémoires, publiés par l’Academie Royale des Sciences, des Lettres, et des Beaux-arts de Belgique (том 23, стр. 1–116). Брюссель: Хайез.
Google ученый
Экман, Г. (1959). Закон Вебера и связанные с ним функции. Журнал психологии , 47 , 343–352.
Артикул Google ученый
Гулик, В.Л., Гешайдер, Г.А., и Фризина, Р.Д. (1989). Слух: физиологическая акустика, нейронное кодирование и психоакустика . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.
Google ученый
Харрис, Дж. Д. (1963). Дискриминация громкости. Журнал расстройств речи и слуха: Приложение к монографии (№ 11).
Хеллман, Р. П., и Звислоки, Дж. (1961). Некоторые факторы, влияющие на оценку громкости. Журнал Акустического общества Америки , 33 , 687–694.
Артикул Google ученый
Хеллман, В.С., и Хеллман, Р.П. (1990). Различение интенсивности как движущая сила громкости: применение к чистым тонам в тишине. Журнал Акустического общества Америки , 87 , 1255–1265.
Артикул пабмед Google ученый
Гельмгольц, Х. фон (1924). Трактат Гельмгольца по физиологической оптике (Том 2; JPC Southall, Ed.). Менаша, Висконсин: Оптическое общество Америки. (Оригинальная работа опубликована в 1856-1866 гг.)
Google ученый
Хоутсма, А.Дж.М., Дурлах, Н.И., и Брайда, Л.Д. (1980). Восприятие интенсивности XI: Экспериментальные результаты отношения разрешения интенсивности к согласованию громкости. Журнал Акустического общества Америки , 68 , 807–813.
Артикул пабмед Google ученый
Джестедт, В., Вир, К.Г., и Грин, Д.М. (1977). Различение интенсивности в зависимости от частоты и уровня ощущений. Журнал Акустического общества Америки , 61 , 169–177.
Артикул пабмед Google ученый
Кинг, М.С., и Локхед, Г.Р. (1981). Шкалы ответов и последовательные эффекты в суждениях. Восприятие и психофизика , 30 , 599–603.
Google ученый
Кох, К., и Мейер, Д.Э. (1991). Функция обучения: индукция непрерывных отношений стимул-реакция. Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание , 17 , 811–836.
Артикул Google ученый
Крюгер, Л. Э. (1989). Примирение Фехнера и Стивенса: к единому психофизическому закону. Науки о поведении и мозге , 12 , 251–320.
Артикул Google ученый
Леманн, А. (1905). Elemente der Psychodynamik [Элементы психодинамики]. Лейпциг: О. Р. Рейсланд.
Google ученый
Лим, Дж. С., Рабинович, В. М., Брайда, Л. Д., и Дурлах, Н. И. (1977). Восприятие интенсивности VIII: Сравнение громкости различных типов стимулов. Журнал Акустического общества Америки , 65 , 1256–1267.
Артикул Google ученый
Маркс, Л. Э. (1974a). На шкалах ощущений: пролегомены к любой будущей психофизике, которая сможет стать наукой. Восприятие и психофизика , 16 , 358–376.
Google ученый
Маркс, Л. Э. (1974b). Сенсорные процессы: новая психофизика . Нью-Йорк: Академическая пресса.
Google ученый
Маркс, Л. Э., Галантер, Э., и Бэрд, Дж. К. (1995). Бинауральное суммирование после обучения психофизическим функциям громкости. Восприятие и психофизика , 57 , 1209–1216.
Google ученый
Макгилл, У. Дж. (1960). Наклон функции громкости: головоломка. В Х. Гулликсен и С. Мессик (ред.), Психологическое шкалирование: теория и приложения (стр. 67–81). Нью-Йорк: Уайли.
Google ученый
Макгилл, В. Дж., и Голдберг, Дж.П. (1968). Исследование почти промаха с использованием закона Вебера и различения интенсивности чистого тона. Восприятие и психофизика , 4 , 105–109.
Google ученый
Мюррей, Д. Дж. (1993). Перспектива просмотра истории психофизики. Науки о поведении и мозге , 16 , 115–186.
Артикул Google ученый
Николя С., Мюррей Д. Дж. и Фарахманд Б. (в печати). Психофизика Ж. Р. Л. Дельбёфа (1831–1896). Восприятие .
Норвич, К. Х. (1993). Информация, ощущение и восприятие . Сан-Диего: Академическая пресса.
Google ученый
Норвич, К. Х., и Вонг, В. (1995). Универсальная модель действия единичных сенсорных рецепторов. Математические биологические науки , 125 , 83–108.
Артикул пабмед Google ученый
Наттинг, П. Г. (1907). Полная форма закона Фехнера. Бюллетень Бюро стандартов , 3 , 59–64.
Google ученый
Рисс, Р. Р. (1928). Дифференциальная чувствительность уха к чистым тонам. Физический обзор: Серия 2 , 31 , 867–875.
Google ученый
Робинсон, Д. В., и Дадсон, Р. С. (1956). Переопределение отношений равной громкости для чистых тонов. Британский журнал прикладной физики , 7 , 166–181.
Артикул Google ученый
Шакноу П. и Рааб Д. Х. (1973). Различение интенсивности тоновых вспышек и форма функции Вебера. Восприятие и психофизика , 14 , 449–450.
Google ученый
Шарф, Б. (1978). Громкость. В E. Carterette & MP Friedman (Eds.), Справочник по восприятию (Том 4, стр. 188–189). Нью-Йорк: Академическая пресса.
Google ученый
Зиберт, В. М. (1968). Стимульные преобразования в периферической слуховой системе. В PA Kolers & M. Eden (Eds.), Распознавание образов (глава 4, стр. 104–133). Кембридж, Массачусетс: MIT Нажимать.
Google ученый
Стивенс С.С. (1936). Шкала измерения психологической величины: Громкость. Психологический обзор , 43 , 405–416.
Артикул Google ученый
Вимейстер, Н. Ф. (1988). Психофизические аспекты кодирования слуховой интенсивности. В GM Edelman, WE Gall и WM Cowan (Eds.), Слуховая функция: нейробиологические основы слуха (глава 7, стр. 213). Нью-Йорк: Уайли.
Google ученый
Уорд, Л. М., и Дэвидсон, К. П. (1993). Где действие: дроби Вебера как функция звукового давления на низких частотах. Журнал Акустического общества Америки , 94 , 2587–2594.
Артикул пабмед Google ученый
Вест, Р.Л. (1996). Ограниченное масштабирование: Калибровка отдельных объектов при оценке магнитуды . Опубликована докторская диссертация, Университет Британской Колумбии, Ванкувер.
Google ученый
Вест Р.Л. и Уорд Л.М. (1994). Ограниченное масштабирование. В LM Ward (Ed.), Материалы десятого ежегодного собрания Международного общества психофизики (стр. 225). Ванкувер, Британская Колумбия: Международное общество психофизики.
Google ученый