QUESTED S7R 两分频有源监听音箱评测

本文评测了QUESTEDS7R这款中等尺寸的两分频有源监听音箱,该音箱拥有6寸低音单元及柔软圆形高音单元。文章通过试听体验详细介绍了其声音表现力、平衡度及细节展现能力。

简介:QUESTED S7R是中等尺寸(35厘米高)的两分频有源监听音箱,带有6寸的低音单元和柔软圆形的高音单元。重量约为11公斤、黑色、圆形边角,一目了然。

让我们专注于听到的内容:

(就在几天前,我在这里尝试了另一对非常知名的监听音箱,但我对整体声音感到非常失望)

第一印象

所以,没有太多的期望,我把S7R放置好,开始播放听了1000遍、我经常用来测试各种监听音箱的曲目。当Diana Krall的“Let’s fall in love”开始播放时,我的注意力瞬间被吸引过去。我惊讶于它声音的,平衡、生命力、“呼吸感”,每个乐器和人声都非常清晰,比我想象中还要大声。这些乐器听起来非常饱满和自然,没有人工痕迹,低音也非常饱满。总的来说,我觉得所有的音乐元素在一个很好的纵深空间中被清楚地分开,我可以集中在任何乐器或人声,感知非常微妙的细节。

点击阅读原文:https://www.prettysound.net/blog/quested-s7r-liang-fen-pin-you-yuan-jian-ting-yin-xiang-ping-ce.html

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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