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  • 78 篇 中文
检索条件"主题词=声谱分析"
78 条 记 录,以下是1-10 订阅
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声谱分析——声乐教学辅助研究
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中国音乐 2013年 第3期 120-124页
作者: 吴静 湖南师范大学音乐学院
声谱分析是在声乐教学中采用声音频谱测量手段,利用歌手共振峰、声压、泛音数量等参数对歌唱者声音进行分析,使声乐教师对学生的嗓音在听觉判断的基础上,增加了视觉观察的手段,为声乐教学提供一种新的形式。即学生的演唱由过去完全由老... 详细信息
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棕眉柳莺鸣唱声谱分析及其地理差异的初步研究
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动物学杂志 2009年 第1期44卷 122-127页
作者: 李金林 吕楠 MARTENS Jochen 孙悦华 中国科学院动物研究所 北京100101 美因茨大学德国
2002、2005、2007年5~8月,在甘肃莲花山、宁夏贺兰山和内蒙阿拉善贺兰山等自然保护区对棕眉柳莺(Phylloscopus armandii)的鸣唱进行了采集,共录到18只108min的鸣声。通过声谱分析,棕眉柳莺鸣唱的频率范围在2.63~6.32kHz之间;音素数平... 详细信息
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基于机械共振的声谱分析技术
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物理学报 2012年 第22期61卷 339-344页
作者: 宋潍 陈宇灏 李小慧 张现亮 王嘉辉 蔡志岗 中山大学 物理科学与工程技术学院广州510275 中山大学 光电材料与技术国家重点实验室广州510275
本文提出了一个精准测量低频声谱的模型并在该模型基础上搭建了简易的实验装置.该装置利用机械共振原理,通过控制机械振动系统的固有频率,实现了低频声音的频谱测量和低频噪声的监测.装置能够针对100Hz以下的频段进行频率测量,也能够对... 详细信息
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白颊噪鹛四川亚种繁殖期鸣声声谱分析
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四川动物 2009年 第6期28卷 913-916页
作者: 李明 郭延蜀 韩艳良 宁继祖 西华师范大学生命科学院 四川南充637002
2008年3~10月,在四川省南充市郊通过声谱分析对白颊噪鹛四川亚种Garrulaxsannio oblectans繁殖期的鸣声与行为做了初步研究。其鸣声类型具有占区、驱赶、雌雄应答、求偶、交配、乞食、召唤、报警、惊叫及集群觅食等鸣声。其鸣声大多由... 详细信息
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血雉的声谱分析
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动物学杂志 1998年 第5期33卷 22-25页
作者: 贾陈喜 郑光美 周小平 张和民 北京师范大学生物学系 四川卧龙自然保护区
本文采用野外实地录音,室内语图分析和制图的方法,对血雉的呼唤声、报警叫声、取食叫声、争食叫声、联络叫声等5种鸣声的频率变化范围和持续时间进行了分析,并探讨了不同的鸣声与其相应行为的关系。
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利用声谱分析方法对岩石破碎过程的研究——俄罗斯钻探过程研究的新方向
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地质科技情报 2001年 第4期20卷 103-106页
作者: 汤凤林 段隆臣 中国地质大学工程学院 湖北武汉430074
介绍了俄罗斯采用声谱分析方法研究岩石破碎过程和钻探规程的情况和结果 ,讨论了岩石破碎与声波的关系 ,说明了钻进时如何测量声波 ,分析了孔底功率、碎岩声波和钻头胎体温度与钻探工况 (抛光、正常钻进、烧钻 )
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莲花山甘肃柳莺的声谱分析和繁殖记录
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动物学杂志 2002年 第5期37卷 62-65页
作者: 孙悦华 毕中霖 贾陈喜 方昀 王丽 刘秀生 中国科学院动物研究所 北京100080 莲花山自然保护区管理局 甘肃康乐731516
甘肃柳莺一直被认为是黄腰柳莺的亚种或同物异名 ,近年来重新被确认为独立的鸟种。 2 0 0 1年 6~ 7月 ,作者在甘肃省莲花山自然保护区海拔 2 85 0m的云冷杉针叶林对甘肃柳莺的典型鸣唱、叫声进行了记录及声谱分析 ,首次描述了甘肃柳莺... 详细信息
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绿背山雀繁殖期鸣声声谱分析
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四川动物 2007年 第3期26卷 538-541页
作者: 廖文波 李操 胡锦矗 刘朝中 梁娟娟 西华师范大学珍稀动植物研究所 四川省遂宁中学 武汉大学生命科学院
2005年4~6月,在四川屏山县老君山自然保护区采用计算机声谱分析技术,对绿背山雀繁殖期护域、警告、报警、警戒和幼雏乞食的鸣声进行了初步研究。结果表明,雄性护域有3种不同音节鸣声,3种音节鸣声的MPF差异均不明显(P>0.05),全句持续时... 详细信息
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汉墓14号陪葬坑编钟、编磬声谱分析
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音乐艺术(上海音乐学院学报) 2007年 第4期 35-38页
作者: 郑中 方建军 山东艺术学院音乐研究所 天津音乐学院音乐学系
声谱检测和分析表明,洛庄编钟下层甬钟侧鼓音不明显,应属仅用正鼓音的单音编钟。上层钮钟正、侧鼓音分离度较好,且高音区的钟正、侧鼓音分离度强于低音区的钟。同时表明,低音区的钟高频分音较强,基音不是十分突出。洛庄编磬的发音,随着... 详细信息
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神经网络及声谱分析技术在轴承故障诊断中的应用
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轴承 1996年 第8期 2-5页
作者: 高向东 黄石生 高存臣 华南理工大学
介绍一种将神经网络及声谱分析技术应用于轴承故障诊断的方法。通过定义状态参数并输入至神经网络系统,应用快速傅里叶变换分析仪及微机对声谱信号进行分析,实现轴承故障的精确快速诊断。
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