音乐播放器 具有最小化功能的音乐播放器示例，例如SwiftUI中内置的Spotify播放器。 概括 该示例的灵感来自Spotify音乐播放器。 我向自己挑战，要打造一个音乐播放器，可以在SwiftUI中将其最小化。 我使用的主要功能之一是GeometryReader，它返回封装的视图的大小和坐标。 这样，当用户向下滑动时，我就可以计算出何时在迷你播放器中过渡和淡入淡出。 我使用了ViewModel来加载歌曲数据，并创建了一个使用Generics允许我加载所需数据类型的encodeJSON函数。 在这种情况下，称为Song的自定义模型。 该示例在播放歌曲的同时展示了使播放器最小化的功能。 享受！

音乐推荐系统 这是一种无监督的学习系统，可以分析多个用户的播放列表并为用户的特定播放列表提供建议。 该模型是基于用户对用户的推荐系统。 该项目考虑的数据集是音乐分析数据集FMA，并且下面的链接中提供了数据集文件的链接。 链接到数据集 设置项目 在项目文件夹中运行setup.py文件。 它下载必要的数据集文件。 可能需要一段时间，请不要担心:)。 如果要获取音乐文件，可以从上面的链接下载它们，也可以转到此搜索所需的歌曲。 要求 建议使用至少具有8GB RAM且Intel i5核心处理器或更高处理器的系统来运行该项目。 数据集描述 所考虑的数据集是一个音乐分析数据集，它不仅包含艺术家姓名，歌曲名称等常用属性，而且还考虑并分析了音乐属性（例如回声，每分钟节拍）以提供建议。 解决问题 数据集由四个csv文件组成，每个文件都描述歌曲的特征，例如元数据，特征等。每个文件均被单独清理，并基于公共密钥（

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Dso音乐 Kotlin开发的美观的安卓音乐软件。本软件仅由开发者提供的安装包上传至Github和蓝奏云，请注意识别。 注意：原始码学习，请勿传播软件安装包。 声明 开源链接、介绍及应用安装包不接受他人的任何转发（发布到其他应用、推广网站、公众号、博客等）。 应用下载 Github 部分安装包最低支持安卓4.4，兼容32位系统，版本号标识后缀-custom。定制版不支持应用内更新。 蓝奏云 密码：h221 注：系统要求安卓5（minSDK 21）及以上，64位。 音源 网易云音乐来源（但不限于）： : QQ音乐来源：自己搞的：） 酷我音乐来源：自己搞的：）

在有电磁波信息链的条件下，飞行器通过单电磁矢量传感器接收来自基站的完全极化电磁波信号，并对该信号进行处理获得电磁波的波达角和极化角。本文提出了一种新的基于电磁矢量传感器的MUSIC极化-空域联合谱估计方法，此方法将极化空域导向矢量分解成矩阵旋转乘积的形式，并将其作进一步的演化成矩阵生成元的形式。最后用仿真验证了算法的有效性。

使用CNN的音乐流派分类

DOA估计MUSIC算法Matlab仿真文件 ，亲自检测，可生成谱估计图像，希望对大家有帮助

FastLED-Serial-Music-Arduino 更新：您可以使用插件包含的二进制文件，我已经编辑了代码以允许它检测 arduino，除非您除了 COM1 之外还有多个端口——在这种情况下，我还包含了一个 INI 文件，您可以使用它来覆盖端口名称： overrideCom=COM5 使用来自音乐的 Winamp 插件的串行数据输入，为您的 LED 灯条提供令人敬畏的可视化效果。 使用 FastLED.h *调整 MusicInputProgram.ino 中的设置以适合您的 arduino/LED 灯条设置并将其编译/上传到您的 arduino *为您的arduino输入正确的com端口并编译，将SVIS.dll文件添加到您的winamp插件目录中 *将您的默认录音设备设置为“立体声混音” *打开winamp并选择与SVIS.dll关联的可视化，然后在键盘上输入CTRL

提出了一类适用于Alpha稳定分布随机变量的统计量—类M估计相关(MELC),通过构造阵列输出的类M估计相关矩阵,提出了适用于Alpha稳定分布噪声环境下的波达方向(DOA)估计新算法,即MELC-MUSIC算法。仿真实验表明,在Alpha稳定分布噪声环境下,MELC-MUSIC算法在抗噪声特性、多源信号分辨性以及对不同形式信号(圆对称信号或非圆对称信号)的适应性方面获得比基于分数低阶统计量(FLOS)的MUSIC方法更好的估计性能。

DOA估计：基于一维线阵的MUSIC算法