18、声音、乐器与频率的奥秘

声音、乐器与频率的奥秘

1. 两端反射波的周期与频率

当波在两个不同端点反射时,其周期(T)和频率(f)有特定的计算公式。周期公式为(T = \frac{4L}{v}),对应的频率公式为(f = \frac{v}{4L})。这里的(L)表示相关介质的长度,(v)表示波的传播速度。

与两端阻抗相同的情况类似,频率可以是基频的整数倍,但有一个显著的例外,即在基频周期内不能有偶数个相同的序列。所以,频率通常只能是基频的奇数倍,可表示为(f = \frac{(2n - 1)v}{4L}),其中(n = 1, 2, 3, \cdots)。

2. 乐器与频谱

2.1 乐器声音的特点

乐器发出的声音可分为两类:像鼓这样的乐器发出瞬态声音,而其他一些乐器则能发出或多或少持续的“音调”。音调可以用低沉/暗淡或高亢/明亮来描述,音高取决于基音的频率。

2.2 声音的分析方法

乐器发出的声音可以被“采样”并以时间序列的形式展示(即时间域中信号强度的绘图)。通过实验方法,例如对时间序列进行傅里叶变换,能够确定声音的频率成分。

2.3 乐器难以产生谐波的原因

真实乐器发出的声音在时间序列中很少呈现纯正弦形式。以吉他为例,当拨动吉他弦时,很难产生完美的正弦波,波形偏离正弦形状的程度取决于拨弦的位置。这可以通过对声音的傅里叶分析看出,不同谐波之间的强度分布取决于拨弦位置。

对于铜管乐器,如小号,空气以小股气流通过演奏者收紧的嘴唇,这些气流不会使产生的压力波呈现正弦变化。在单簧管、双簧管或横笛中,气流和振动中湍流起着重要作用,空气涡流是非线性现象,也不会使压

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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