Tape On评测Peluso Microphones:P-414话筒

Peluso Microphone Lab的P-414电容话筒灵感来源于1976年的AKG C414EB,提供了四种指向模式和衰减、高通滤波器选项。这款手工制造的话筒旨在为现代录音室提供经典声音,以较低成本替代日益稀缺且昂贵的原版C414EB。配备防震架、防风罩、话筒袋和飞行箱,外观与原版相似但有细微差别。

Peluso Microphone Lab P-414以1976年的AKG C 414 EB为蓝本,通过一些升级,使其在现代录音世界中重获经典。正当原版C 414 EB越来越难找,二手价格暴涨的时候,Peluso Microphone Lab的团队让工程师和录音室以极低的成本获得了经典的声音。P-414是一个多指向的大振膜电容话筒,在弗吉尼亚州手工制造。四种指向模式(心形、超心形、全向和八字形)可以通过话筒前面的开关轻松选择。位于P-414背面的另外两个选择器包括一个Pad衰减(-10dB和-20dB)和一个高通滤波器(75Hz和100Hz)。Peluso Microphone Lab P-414的外观与原来的C 414 EB几乎相同-银色、方正,有一个重型的头部格栅。美学上唯一的区别是话筒柄(比AKG的长),话筒背面的头罩的颜色(P-414是银色;AKG是黑色),以及各自的Logo标志。Peluso P-414配有一个坚固的防震架、泡沫防风罩、天鹅绒话筒袋和重型飞行箱。
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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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