28、重塑:旋律塑形的变换

重塑:旋律塑形的变换

引言

在音乐创作中,旋律的形状是一个引人入胜且富有创造力的元素。以莫扎特D大调钢琴奏鸣曲中的旋律为例,有的旋律线条如优美的曲线般流畅下降,将音符连接起来能直观看到其形状;而有的旋律则更具顿挫感,由许多直线段组成,有众多的峰谷。

观察旋律形状并非新鲜事,但将形状作为创作工具来修改旋律却是独特的思路。“重塑变换”的核心思想就是将特定形状施加于一组音符上,从而修改旋律。在实现这一目标时,需要定义一些技术结构,包括塑形函数,以及用其将时间映射到音高的正式方法。同时,旋律形式(如主题和乐句)及其约束条件,还有潜在的和声,都会在旋律重塑中发挥作用。

塑形函数模型
  • 塑形函数
    • 考虑单变量函数 $f: X \to Y$,对于定义域 $X$ 中的每个 $x$,在值域 $Y$ 中有唯一的 $y$ 与之对应,即 $f(x) = y$。
    • 感兴趣的单变量函数类包含常见且有趣的曲线,例如 $y = x^2 + 15x - 32$ 和 $y = \sin(x + 0.3482)$。
    • 在音乐领域应用时,定义域假设为全音符时间,值域为实数。这类函数被称为塑形函数,其值域可以是任意实值线性段,如 $[0…1]$ 或 $[-1…10]$。
    • 塑形函数可以用图形表示,$X$ 轴表示全音符时间,$Y$ 轴表示函数值。图形应是希望施加于音乐音符音高的“形状”,因此要求塑形函数的值域能被解释为音高。
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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