21、音乐节奏、动态与表示的技术解析

音乐节奏、动态与表示的技术解析

1. 可变节奏函数的开发与应用

在开发节奏函数时,需要在两个方面加以注意。首先,函数的取值范围必须是现实合理的,节奏值不能为负数,当然也不能为 0,同时通常不应超过 300,且要以每分钟节拍数(BPM)为有意义的单位。其次,节奏设置要与周围的音乐事件相协调,就像图 11.11 所示,节奏曲线在前后事件之间应实现无缝过渡,虽然可以有跳跃,如使用节奏事件时那样,但必须符合音乐逻辑。

可变节奏给 MIDI 事件生成和时间转换带来了困难,因为节奏在整个音符时间间隔内不会保持固定。为解决这个问题,我们采用“离散化”函数的方法,将函数分解成小片段,在短时间内近似准确的节奏,用静态节奏事件来完善节奏事件序列,替代节奏函数。

具体来说,我们要在规则的离散实时时刻对节奏函数进行采样,并将采样的节奏事件替换事件序列中的节奏函数事件。采样是在离散实时进行的,这意味着:
- 使用实时而非全音符时间进行采样。
- 在节奏函数的全音符时间域上,以小的实时间隔进行采样。

增量采样实时 ∆𝑡 应足够小,以使产生的节奏采样值变化看起来是无缝的,与节奏函数的行为相匹配。读者可以从 ∆𝑡 = 50 毫秒开始,根据需要进行调整。

计算 ∆𝜏 的公式为:
∆𝜏 = 𝑓(𝜏) ∗ ∆𝑡 ∗ 𝑏𝑒𝑎𝑡_𝑑𝑢𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 / (60 * 1000)

以下是采样节奏函数的代码示例:

def sample_tempo(tempo_function_event, delta_ms, beat_durat
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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