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中国工尺谱的数字实现研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-14页
第一章 绪论第14-30页
   ·论文的研究背景及意义第14-18页
   ·工尺谱概述与研究现状第18-27页
     ·工尺谱的历史与基本记谱方法第18-22页
     ·工尺谱的研究现状第22-24页
     ·西洋乐谱数字化实现的研究状况第24-27页
   ·论文研究目标与内容安排第27-30页
     ·论文研究目标与研究内容第27-29页
     ·论文内容安排第29-30页
第二章 工尺谱数字化过程及基本问题研究第30-56页
   ·工尺谱的数字化第30-32页
   ·工尺谱乐谱的图像数字化第32-37页
   ·工尺谱记谱法知识的数字化第37-54页
     ·元数据与DC元数据方案第38-42页
     ·工尺谱的元数据方案第42-54页
   ·工尺谱乐谱音乐信息存储、传播、显示和重建概述第54-56页
第三章 工尺谱乐谱图像分割方法第56-100页
   ·图像分割技术概述第56-59页
   ·基于DFS算法的二值图像标记算法第59-78页
     ·区域标记算法第59-61页
     ·基于DFS的区域标记算法第61-67页
     ·基于DFS的区域标记算法的分析第67-68页
     ·实验结果第68-78页
   ·基于种子旋转扩张的包围盒算法第78-85页
     ·包围盒算法的基本思想第78-80页
     ·无歌词工尺谱乐谱的包围盒算法实验结果第80-85页
   ·基于投影与迭代平滑技术的工尺谱乐谱分割第85-93页
     ·基于自适应迭代平滑算法和区域标记算法的歌谱分割第86-88页
     ·实验结果第88-93页
   ·图像特征提取的多尺度网格分割像素统计方法第93-100页
     ·图像特征提取概述第93-95页
     ·基于网格技术的统计特征第95-100页
第四章 工尺谱乐谱谱字识别方法第100-133页
   ·工尺谱乐谱的谱字识别的基本框架第100-107页
   ·基于贝叶斯方法的工尺谱谱字识别第107-113页
     ·工尺谱谱字识别的贝叶斯方法第107-109页
     ·工尺谱乐谱谱字的贝叶斯方法的实验结果第109-113页
   ·基于遗传算法的工尺谱乐谱识别第113-121页
     ·遗传算法第113-115页
     ·工尺谱乐谱谱字识别的遗传算法实现与分类器设计第115-119页
     ·基于遗传算法的工尺谱乐谱图像识别实验结果和分析第119-121页
   ·工尺谱乐谱识别的最近邻法第121-126页
     ·工尺谱乐谱识别的最近邻法的函数设计第122-123页
     ·基于最近邻法的工尺谱乐谱识别实验结果第123-126页
   ·工尺谱乐谱识别的多分类器融合方法第126-133页
     ·工尺谱乐谱的多分类器融合设计第128-130页
     ·工尺谱乐谱图像的多分类器融合实验第130-133页
第五章 工尺谱乐谱音乐信息存储、传播、显示和重建第133-176页
   ·基于MIDI与图像的多类载体融合工尺谱乐谱音乐信息存储方法第133-148页
     ·工尺谱乐谱与MIDI音乐信息格式第134-137页
     ·类MID11.0 协议的工尺谱乐谱音乐信息数字存储格式第137-144页
     ·工尺谱乐谱音乐信息数字存储格式的软件接口设计说明第144-148页
   ·工尺谱乐谱的全息标记文本方案第148-150页
   ·工尺谱乐谱音乐信息的数据库结构分析和设计第150-158页
     ·基于E-R模型分析的工尺谱乐谱音乐信息的概念模型设计第151-156页
     ·工尺谱乐谱音乐信息的逻辑数据库设计第156-158页
   ·基于XML与SVG组模板的页面描述语言与乐谱重建第158-176页
     ·几何位置构造规则与基于SVG的工尺谱乐谱页面显示方法第159-167页
     ·工尺谱乐谱重建第167-176页
第六章 结论与展望第176-180页
   ·结论第176-177页
   ·展望第177-180页
参考文献第180-186页
作者在攻读博士学位期间公开发表的论文第186-187页
作者在攻读博士学位期间所作的项目第187-188页
致谢第188页

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