Newfangled Audio发布Invigorate总线压缩增强插件

增加能量,创造兴奋,更大的声音。
Newfangled Audio已经发布了Invigorate,一个独一无二的总线压缩器。Invigorate可以平滑地从压缩到限制再到超载,使得它可以快速而容易地混合出恰到好处的特性,使你的混音、母线和轨道听起来更加巨大!
Invigorate的用户界面有一个独特的雷达显示和智能增益补偿引擎,使你很容易听到和看到你正在做什么。三种音调控制–灵敏度、输入激励器和输出音调-让你对压缩信号的音调有了前所未有的控制。Invigorate还包括200多个预置,包括一些由著名艺术家开发的预置,为各种音源、整体混音和母带处理而策划。
特别介绍!在2023年1月2日之前以49美元购买Invigorate(原价99美元)。
点击链接获得今年最低价格
https://www.prettysound.net/–379380.html
30天试用
https://www.eventideaudio.com/demo/?product=Invigorate
软件下载
https://www.eventideaudio.com/downloads/?product=Invigorate

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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