茶花女英文读后感看这里!生活中广义的频谱分析

我们感知世界的各种方式中，视觉占了80%以上。你通过视网膜上的视锥细胞捕获了被观察物反射（或发出）的光，细胞的分布在意识的整合下形成了“形”。视锥细胞的类型（人类有三种，对应三原色，色盲者可能少一种）在意识的整合下决定了“色”。我们知道光就是电磁波，他自身的属性有频率、波长、振幅等，并不存在形和色，是意识的整合把它错觉为空间形式和颜色的“表示形式”。科学家把刚刚出生的小猫缝上了眼睛，过些年再打开，它能看到外物，但已无法“看见”外物了。意识的视觉神经错过了生长期。知觉的看见与感觉的看到完全是两码事。知觉以感觉为基础，类似地，思维则以知觉为基础。你和某领域专家看到特定领域的对象时，你们看到了一样的东西，但看见的就可能不一样了。要么专家为何要教你“站在高处”看问题呢？能“站在高处”，就需要你的思维工具箱里多点工具。本文就介绍一种工具，我叫它“广义频谱分析”。有了这个分析仪，你可能就“看见”了之前看到却没看见的东西。上面这张图，你看见了什么？

频谱分析谁都知道，不就是本科高数里的傅立叶分析吗？不错，那算一种。但这和我们日常生活似乎很远，不是吗？频谱分析也是一种要素分析，不过它的要素分类是变化的快慢。通常低频分量都占比较大，也就是告诉你，“慢变量”往往构成事物的基础框架。对画画来说，轮廓就是“低频成分”。对史学家来说，经济、人口就是比王朝事件更基础的“低频成分”，所以有“马尔萨斯陷阱”。而地理、气候又是更低频的慢变量，比如长城就与400毫米降水线基本重叠，从而天然形成了游牧与农耕两种不同文明的相互塑造。很多“大历史”、“极简史”都有从“慢变量视角”的意味，往往更深刻。高频成分代表了易变，通常不会是本质所在。

没有谁真正看到过地球围着太阳转，太阳东升西落，直觉看见的是太阳围着地球转，今天你手机上的集成电路、感冒胶囊里的医药成分都不是你靠直觉搞出来的，甚至不能靠直觉来理解。任何客体都不是你能直接认识的，真理也从来不能被科学发现所达到（不断证伪）。很多人还不理解我们只能理解客体“映射出”的部分属性，前面也说过，即便再好的感官，也还是要借助意识整合的“错觉”。因为你看到的是部分属性（或行为）叠加后的结果，要把更基础的“慢变量”分离出来，需要恰当的工具和思维训练。

词频统计也是一种广义频谱分析。在破译密码时，字母频率分布就非常有效（比如最高频率的一定对应字母“e”）。政党分析也会用到词频分析。据说谷歌对历史上六千万图书的词频分析，可以相当程度地发现名人、著名事件的起落。知名度当然有兴衰，词频就留下了“脚印”。其实概率分布也是一种“频谱”。计算得失不仅要看事物的绝对价值，也需要把它和一定的概率分布（风险、成本等）结合。

小波是比傅立叶分析更有效的他“时频”分析工具。可通过尺度因子获得更精细的局部化分析。细节比较复杂，要了解一点，可以参看我之前发过的美篇，可点击

生活里也可以用小波里的微积分思想———理工男的数学情怀（2）

甚至带池化的卷积网络也可以看作一种广义的频谱分析。可以点击

从生活经验看卷积网络（AI八卦4）

总之，广义频谱分析就是灼眼于“慢变量”的要素分析。为何有时看艺术大作，还要眯起眼睛远看呢？就是要找到更本质的“低频成分”。学会“站在高处”就要先学会“积分滤波”这种“主成分分析”，也就是忽略细节，着眼全局的“慢变量”。

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动漫连环画《茶花女》——会动的小人书

尊严与骄傲《红与黑》第一册

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走向神坛《红与黑》第六册

简爱（第一册）寄人篱下

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