Learning Music Notation 学习音乐符号 Lynda课程中文字幕

本课程由Rick Schmunk教授,适合音乐家和词曲作者,旨在教授音乐符号的基础知识,包括音高、持续时间、时间签名、动态、和弦进行等,通过实际示例展示如何正确表达音乐理念。

Learning Music Notation 中文字幕

学习音乐符号 中文字幕Learning Music Notation

想以最清晰,最引人注目的方式传达您的音乐创意吗? 你需要学习音乐符号
符号是音乐的书面语言:声音的字母和单词
在本课程中,作者Rick Schmunk解释了音乐符号中最基本的主题,旨在向音乐家和词曲作者展示他们需要知道的阅读和写作语言以及正确表达他们的音乐理念

它首先记录音高(谱号)和持续时间,包括音符长度和休止符
他开始讨论平面,锐利,自然和关键签名,以及音乐表达的独特符号,包括动态和清晰度
他记录了和弦和和弦进程,以及加入了人声和歌词
该课程包含一些乐谱格式提示和钢琴,吉他和鼓的符号示例,它们将所有信息汇总成完整的,出版物有价值的乐谱

主题包括:
用谱号记录音高
记录持续时间
添加时间签名和条形图
使用点和领带
修改音高
记录尺度
传达速度和表现等表达方式
记录和弦进行
记录人声和歌词
格式化分数
在这里插入图片描述
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  • 嗨。
    我是Rick Schmunk,我很高兴为您呈现音乐符号:基础知识。
    在本课程中,我们将从头开始学习如何编写笔记和休息,以及如何解开符号以解释员工的意义。
    我将向您展示如何理解并正确地标出主要和次要的主要签名。
    接下来,我将向您展示如何使用符号,文本和清晰度来传达动态,节奏,情绪和音乐表达的其他方面。
    我们将学习如何表达形式并使用和弦符号和节奏符号来创建有效的节奏部分。
    最后,我们将看几个音乐部分和乐谱示例中的间距和格式,将我们学到的所有信息汇总在一起,看看它是如何用来创建有效的乐谱和部分的。
    让我们开始使用Music Notation:The Basics。
    本课程视频下载地址:学习音乐符号
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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