8、使用Kinectar和NI Mate进行音乐创作与动作捕捉

使用Kinectar和NI Mate进行音乐创作与动作捕捉

1. 使用Kinectar创建Dubstep摇摆贝斯线

1.1 前期准备

在开始之前,建议先完成相关基础操作。同时,本教程以Native Instruments的MASSIVE合成器为例,但适用于任何带有可连接到滤波器的低频振荡器(LFO)的合成器。
1. 在Kinectar中,点击橙色按钮(点击后会从橙色变为灰色)开启MIDI静音。这是在数字音频工作站(DAW)中进行任何MIDI映射功能之前的必要步骤,因为多个流式MIDI值进入DAW会在映射过程中造成混淆。
2. 在Ableton Live中,创建一个新项目。在会话视图(按Tab键在排列视图和会话视图之间切换)中,打开屏幕左侧的插件设备选项卡,将MASSIVE(或你使用的其他合成器)的实例拖到网格上,为合成器创建一个新通道。

1.2 构建贝斯线补丁

在MASSIVE合成器中:
1. 打开默认预设,从左上角开始,将OSC1音高设置为 -24.00,OSC2音高设置为 -12.06。点击OSC2旁边写有Squ - Sw1的框,将振荡器类型更改为Dirty Needle,并将其振幅设置为100%,其他振荡器保持不变。
2. 找到OSC1和OSC2的滤波器滑块(位于其振幅参数右侧),将两个滑块都拉到顶部(到显示F1的浅灰色位置)。
3. 关注合成器中上部的Filter 1部分,在显示None的地方点击并选择Lowpass 4,将共振值向上调整1/4,然后将滤波器部分右侧的混合滑块拉到顶部,使Filter 1混合比例达到100%。
4. 点击MASSIVE中心的蓝色4 Env标签,将合成器中心部分切换到反映

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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