SoundChannel和soundTransform的关系

本文介绍了SoundChannel类中音乐播放的基本操作,包括播放、暂停、获取当前位置和长度等。同时详细解释了如何通过SoundTransform类来控制音乐的音量、左右声道平衡和平移效果,为开发者提供了实用的技术指南。

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SoundChannel 音乐的  播放  暂停  当前获取当前位置  长度

 

leftPeak : Number[只读] 左声道的当前幅度(音量),范围从 0(静音)至 1(最大幅度)
rightPeak : Number[只读] 右声道的当前幅度(音量),范围从 0(静音)至 1(最大幅度)
position : Number[只读] 当播放声音时,position 属性指示声音文件中当前播放的位置
soundTransform : SoundTransform分配给该声道的 SoundTransform 对象

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

SoundTransform控制音乐的音量 

 

 

leftToLeft : Number从 0(无)至 1(全部)的值,指定了左输入在左扬声器里播放的量
leftToRight : Number从 0(无)至 1(全部)的值,指定了左输入在右扬声器里播放的量
pan : Number声音从左到右的平移,范围从 -1(左侧最大平移)至 1(右侧最大平移)
rightToLeft : Number从 0(无)至 1(全部)的值,指定了右输入在左扬声器里播放的量
rightToRight : Number从 0(无)至 1(全部)的值,指定了右输入在右扬声器里播放的量
volume : Number音量范围从 0(静音)至 1(最大音量)

转载于:https://www.cnblogs.com/zqiang0803/p/8066004.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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