使用Adobe Premiere Pro 2024软件实现多图片水平划出切换

Premiere Pro 2024实现图片水平切换教程

使用Adobe Premiere Pro 2024软件实现多图片水平划出切换

  • 纯PR新手操作,有误见谅。
  • 目标:试图使用PR2024实现图片间的水平滑入滑出切换,以对比相同内容不同图片之间的质量。
  • 实现效果:例如,有AB两图像,在 t = 0 t=0 t=0时,完全显示为A图像; t ∈ ( 0 , t 1 ) t\in(0, t_1) t(0,t1)时,A图像从左到右逐渐被擦除,擦除的部分逐渐显示出B图像; t = t 1 t=t_1 t=t1时,A图像完全被擦除,B图像完全显示出来; t ∈ ( t 1 , t 2 ) t\in(t_1, t_2) t(t1,t2)时,B图像从左到右逐渐被擦除,A图像逐渐显露; t = t 2 t=t_2 t=t2时,A图像完全显示,B图像完全被擦除。周而复始。

步骤

  1. 导入素材,以导入两张图片为例。
  2. 把工作区(右上角)切换为效果,此时软件的布局界面会发生改变。在右边项目下有之前导入的素材,项目面板下方有可选用的效果。本文中所使用的效果位于:视频过渡 → \rightarrow 擦除 → \rightarrow 划出
  3. 将两张素材拖动到中下方组成视频,有三条轨道,最上方轨道:B图像;中间轨道:A图像+B图像;最下方轨道B图像。
  4. 添加划出效果,并把划出效果的长度设置为每张图片显示的长度,如下图所示:
    在这里插入图片描述
  5. 选中第二个效果,并把反向勾选中,此时完成的基本任务。此外选中划出效果并可以设置滑入滑出的边框宽度和颜色。

总结

  • 划入划出的素材即是我们需要擦除的素材。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值