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1. 피보나치 수열

1-1. 피보나치 수열

1-2. 피보나치 포인트 어레이 시뮬레이션

1-3 피보나치 수열 기초 함수

2. 피보나치 파생패턴기술적 사고방식

2-1. 피보나치 파생패턴기술적 사고방식

2-2. 베셀 곡선 조화 파라미터

2-3. 새 함수의 변수

3. 오디오 시각화 아이디어

3-1. 전자 음악의 서로 다른 오디오 트랙에서 추출하기변수

3-2. 3가지 방식에 대한 실천과 비교

3-3. 두 번째 발상의 최적화

4. 연구 방법 계획

1-1 피보나치 수열

피보나치 수열 (Fi)bonacci sequence), 황금분할수열이라고도 하며, 이탈리아의 수학자 레오나르도 피보나치(Leonardoda Fibonacci)가 토끼 번식을 예로 들어 도입되었기 때문에 "토끼수열"이라고도 합니다.

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377，610，987，1597，2584，4181，6765，10946，17711，28657，46368........

피보나치 수열 속의 피보나치 수는 자연계에 자주 나타난다. 예를 들면 솔방울, 봉오리, 나뭇잎의 배열, 어떤 꽃들의 꽃잎 수(전형적으로 해바라기 꽃잎이 있다), 벌집, 잠자리 날개, 황금 직사각형, 황금 분할, 등각라선

피보나치 수열: 1,1，2，3，5，8，13，21，34，55，89...

만약 an을 이 수열의 n번째 항( )으로 설정하면, 공식은 다음과 같이 쓸 수 있다.

이것은 선형 푸시 수열이다.

1-2 피보나치 포인트 어레이 시뮬레이션

피보나치 수열로 이루어진원시점 진도는 중간에서 모여 있는 형태로, 황금 각도 배상에 의해 형성된다.균일한 분포도를 형성하려면 이산 반지름값에 대한 개방 처리도 필요하다.

1-3 피보나치 수열 기초 함수

피보나치 점렬을 형성하는 함수3개의 변수로 제어할 수 있습니다:

첫 번째 점의 초기값: S

점렬의 범위: W

점의 수: N

2-1 피보나치 파생패턴기술적 사고방식

피보나 접점 공식 위에 3계단을 첨가하다.4점 베셀 함수 조화에 있어서, P0, P1, P2, P3의 4점은 평면 또는 3차원 공간에서 3차원의 네모 베즈 곡선을 정의한다.곡선은 P0에서 시작하여 P1로 향하고 P2에서 P3로 향한다.보통 P1이나 P2를 거치지 않는다; 이 두 가지는 단지 그곳에서 방향 정보를 제공한다.P0과 P1 사이의 간격은 곡선이 P3로 기울기 전에 P2 방향으로 향하는 길이의 크기를 결정한다.

곡선의 인자 형식은 다음과 같다.

3계 베셀 곡선 공식

3-1 전자 음악의 서로 다른 오디오 트랙에서 추출하기변수:

① : 오디오그래픽 일정 시간만큼간격( t) 샘플링하고 나서데이터 분류 후 P1과 P2 포트를 각각 입력；

②: 오디오 전체에 볼륨을 더하기큰 것과 작은 것, 그 중에서도 변화음량 데이터를 N단에 입력합니다.

③: 범위 W 파라미터, 고정 파라미터로 설정 가능

④: 전자 음악의 오디오 트랙으로도의 수치를 샘플링하여 S 에 입력합니다.단, 패턴에 숨결을 주어

오디오 수집 도구를 이용하여 오디오를 도입한 후 일정한 시간 간격으로 소리의 음량 수치를 취하면, 이것은 하나의 수치 수열을 이룬다.

현재 수치는 1차원 데이터이고 P1과 P2포인트를 제어하는 데이터는 2차원 데이터이므로 여기서 데이터를 변환해야 한다.

변환된 생각:

a: 오디오의 음파 그래프의 샘플링 포인트를 2차원 공간 파라미터에 대응하는 좌표값으로 매핑한다.

b: P0 및 P1 운동 공간에서 무작위로 곡선을 생성하고, 곡선 값 영역을 일원화하여 1차원 오디오 데이터의 수치와 곡선1차원 데이터를 곡선이 T값에 대응하는 지점의 2차원 좌표로 바꿀 수 있다.

c: 1차원 좌표를 위해 임의의 값을 2차원 값으로 대체한다.

3-2 3가지 방식에 대한 실천과 비교

첫 번째 생각: 이런 식으로 생겨나는좌표점 변화는 돌연변이이다. 도형이 음악에 따라 움직이게 할 방법이 없다.

두 번째 생각: 이 생각은 가능하지만,발생된 데이터의 변화가 매끄럽지 못하여 도형의 고동이 비교적 격렬하다.

세 번째 생각: 이 생각은 가능하나, 그러나데이터가 무작위로 채워지기 때문에 그래픽 변화와 오디오의 변화가 일치하지 않습니다.

3-3 두 번째 발상의 최적화

① : 데이터는 통과하므로시간 간격에 따라 수집하면 돌연변이가 생기기 때문에 데이터가 원활해야 합니다.

②: 데이터 모델링을 이용할 수페이스트는 돌연변이 데이터를 평평하게 하여 매끄러운 데이터 리스트를 만든다.

③: 평활하게 한 후의 수치리스트가 단일화된 후 곡선의 T 값에 대응한다.

④: 평활하게 한 후의 수치목록화 후 그라데이션 컬러에 대응하여 음악에 따라 색상이 변하는 효과를 낸다과