耶鲁大学开放课程:《聆听音乐》第3课

本文介绍了音乐记谱法的优势及其对作曲家的重要性,并解释了切分音的概念及如何区分不同的拍子。通过具体的例子如莫扎特的《第四十号交响曲》和莫里斯•拉威尔的《波莱罗舞曲》,进一步阐述了这些概念。

第3课

Rhythm: Fundamentals

节奏:音乐的基础

 

音乐记谱法是西方所特有的。音乐记谱法有两大优势。第一,音乐记谱法让作曲家更精确地表达他所想表达的东西,这种作曲方式可以记录下音乐的细节。它让作曲家的地位更加突出。其次,记谱法还有另一个好处。记谱法让我们能得以保护艺术成果。我们相当于把这件作品干燥冷藏起来并能够还原作品,比较精确地吻合作曲家的原意,演奏者往往不那么重要,就像建筑师和木匠的关系。

 

切分音它提前跳入,切分节奏、提前介入并在非常短的时间里打破拍子的平衡。


区分拍子最好的方法就是,跟着音乐动起来,跟着音乐摇摆或者打拍子。现在的乐师常常很拘束,那些古典乐乐师相对其他普通人更拘束。发展出来这样的传统,采取指挥手势。而二拍子的音乐我们只需下上下上,三拍子的时候我们就是下平上。
摇滚乐都是四拍子,不是二拍子是四拍子,我们称为四四拍。


参考曲目:

莫扎特的《第四十号交响曲》(g小调交响曲)
莫里斯•拉威尔的《波莱罗舞曲》

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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