16、音乐乐谱的建模与实现

音乐乐谱的建模与实现

1. 乐谱基础概念

在音乐乐谱中,存在着时间线来指示节奏(tempo)或节拍(time signature)的指定与变化。元素与位置的组合被称为事件(event),这里的元素并非单纯的节奏和节拍指定,而是这些指定与时间位置的结合。有两条时间线分别表示节奏事件集和节拍事件集。

乐谱通常有多个乐器参与,每个乐器一般有一个或多个谱表(staffs)或声部(voices),这体现了乐器的多样性,每个谱表对应一个声部。例如,可能有两支单簧管、四支法国号,甚至一架钢琴使用两个谱表。因此,每种乐器类型与其参与的声部之间存在一对多的关系。

为了应对这种复杂性,引入了乐器声部(InstrumentVoice)的概念。它引用某种乐器类型,并且有一组由该特定乐器类型演奏的声部。通常,在整个乐谱中,每种乐器类型的乐器声部是唯一的,但并非必须如此。在实际应用中,乐器到声部的分配具有灵活性。

2. 乐谱的类模型

将概念模型转换为 Python 类模型相对直接。主要的类包括 InstrumentVoice、Voice、EventSequence 等,它们对应着前面提到的概念模型元素。

以下是相关类关系的说明:
| 线条类型 | 含义 |
| ---- | ---- |
| 虚线 | 表示引用或指针关系 |
| 实心箭头 | 表示一对多关系 |
| 白头箭头 | 表示继承关系 |

乐谱类模型大致分为两部分:一部分涉及乐器和声部的组织,另一部分涉及节奏和节拍事件的管理。前者更为复杂,后者主要涉及一些简单的继承和事件集合管理。

3. 声部与

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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