کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5011336 | 1462589 | 2018 | 18 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A recurrence-weighted prediction algorithm for musical analysis
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم پیش بینی عدد بازگشتی برای تحلیل موسیقی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی مکانیک
چکیده انگلیسی
Forecasting the future behaviour of a system using past data is an important topic. In this article we apply nonlinear time series analysis in the context of music, and present new algorithms for extending a sample of music, while maintaining characteristics similar to the original piece. By using ideas from ergodic theory, we adapt the classical prediction method of Lorenz analogues so as to take into account recurrence times, and demonstrate with examples, how the new algorithm can produce predictions with a high degree of similarity to the original sample.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation - Volume 56, March 2018, Pages 392-404
Journal: Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation - Volume 56, March 2018, Pages 392-404
نویسندگان
Renato Colucci, Juan Sebastián Leguizamon Cucunuba, Simon Lloyd,