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【关键词】非线性编辑;影视制作;应用
一、引言
随着科学技术的迅速发展,非线性编辑方式已经广泛深入到影视节目的制作中。目前非线性编辑已经成为电视节目编辑的主要方式,由于其数字化的记录方式,强大的兼容性和相对较少的投资等特点,在电视台、影视广告公司及学校已被广泛应用。下面我们主要从以下几个方面来谈非线性编辑在影视制作中的应用。
二、非线性编辑技术概述
非线性编辑是指基于计算机的数字技术对电视、网上视频等视频媒体或文件进行后期编辑时所使用的一种编辑方法。其工作原理就是把胶片或磁带的模拟信号转换成数字信号存储在磁盘上,然后通过专门编辑软件编辑后一次性输出。
非线性编辑是与线性编辑相对的。其中线性编辑的主要特点是按时间顺序从头至尾进行编辑,它所依托的是以一维时间轴为基础的线性记录载体;而非线性编辑在剪切、复制和粘贴素材时,无需在介质上重新安排它们的顺序。非线性编辑用硬盘作为存储介质,记录数字化的视音频信号,由于硬盘可以满足在1/25秒内任意一帧面的随机读取和存储,所以节目位置可任意改,并且其他部分不会受到任何影响,从而实现视频编辑的非线性。
三、 非线性编辑在影视制作中的主要功能
3.1非线性编辑中的画面编辑
影视是声画相结合的一门艺术,画面在影视艺术中占据十分重要的地位,而非线性编辑的优越性首先表现在画面编辑上。在非线性编辑系统中,画面编辑轻而易举,我们只需拖拽鼠标就可以随意改变画面素材的长度、位置,并且可以做淡入、淡出等处理,画面的色调,升格、降格等参数也都能随时调整,而且我们还可以将adobe photoshop、光影魔术手等图形处理软件与非线性编辑软件结合起来,取得更好的效果,给观众以视觉上的冲击力。
每一种非线性编辑系统都提供了一定数量的特技效果。对于这些特技使用者可以自由的进行自定义的参数设定,做到在调整特技参数的同时观察特技对画面的影响,以满足不同的要求。相对于传统特技而言,非线性编辑系统有这样的特点:传统特技能做的,它不但可以做而且可以做得更好更完美;传统特技不能做的,它照样可以出色完成。现在电视屏幕上常见的广告、片头、mv等的制作都离不开非线性编辑中的特技。
非线性编辑使影视制作的立体思维感增强。电视画面具有强大的表意功能,特别是其多重立体状态提供多重信息,除单一画面本身含义外,通过叠加产生新的含义。例如电视连续剧《大明宫词》在作宣传片时,用非线性编辑合成的精美的剧情画面位于屏幕正中,右旁竖版出现的是对应的主要演员的字幕,下方则是这个电视剧将要播出的时间。整个宣传片把声音、画面和字幕有机结合,给观众以强大的震慑力,产生强烈的期待感。
这种立体层次产生对于传统编辑来说可操作性却相对较小。因为传统的特技发生器一次只能合成二层图像,要向合成一个n层画面则需要n-1次,因此需采用多次复制才能实现多层合成。在非线性编辑系统出现之后,多层画面的一次变的轻而易举。
3.2非线性编辑中的声音编辑
画面编辑很重要,但是画面还需要声音来做支撑。在某种程度上说,声音将不仅仅是画面的产物,而且它将成为主题,成为动作的源泉和成因;声音的创新是节目制作成功的基础。因此,在节目制作中,声音的技术性处理与合成也很重要。声音的录制传统编辑虽然能够实现,但操作复杂,需要对每一种听觉形象,包括音乐、同期声、解说、模拟音响等都需要分别录制,而且每录完一轨都无法修改,即便有错误也不行,除非整个重录。与传统的编辑方式相比,非编系统的声音编辑有其独到的优越性。
非线性编辑在声音制作上和传统的制作工艺一样,声音也是分别(分立)制作的。假设素材的拍摄采用同期声,则可以在媒体编辑工作站上和画面同步进行同期声的剪辑,不过声音的录入需采用无压缩格式,后期配音和混录则可以在音频工作站上进行。在音频工作站上,利用计算机的强大数字运算功能,使得声音的各种常规处理和特技都可以在瞬间完成,尤其是数字处理,声音质量很高,而且编辑结果可直接用于最终混录,所以直到最终混录之前,也还可以保持分离的对白,音乐和音效的创作和编辑仍然保持和画面的一致。同时,数字非线性编辑系统还具有愈来愈多的音频处理功能,如均衡、效果、缩混等,极大地改进了录音的效果,和模拟记录的声音相比,可以更有效地滤去背景杂音;在其进行复制和编辑配音时可减小音质损失;在后期制作的演播室中可以与数字化记录音响、音乐及自动对话转换记录进行良好的混合。这使得声音的后期创作工作获得极大的自由度,是非常有价值的。
四、非线性编辑的特点
非线性编辑的特点总结如下:
4.1用非线性编辑在素材采集时能获得高质量的信号
母带的磨损和“翻版”是传统线性编辑遇到的主要问题。在线性编辑中,由于素材在检索过程中被反复搜索,造成录像带和磁鼓之间不断磨损,同时在制作过程中,视频信号经过特技台、字幕机等设备后,导致质量有一定的衰减,图像质量下降,这样就为后期编辑带来了困难。而非线性编辑的素材是以数字信号的形式存入到计算机硬盘中的,数字信号在存储、复制和传输过程中不易受干扰,也不会产生失真,不会出现磨损和信号衰减问题,可以随时调用,采集的时候,无论使用自动采集还是手动采集,信号基本上没有衰减。
4.2非线性编辑具有强大的制作功能
非线性编辑系统的制作手段灵活多样。编辑人员可以利用各种方法、图像支持软件,例如photoshop、(下转第244页)(上接第243页)光影魔术手等完成图像处理以及二维和三维动画制作。在字幕制作系统中可以实现实时字幕、图形的制作和动画的制作相结合,而且创作者可以根据自己的构想随意的调动数百种甚至上千种的特技效果,实现电视画面的组接功能多样化,让电视画面实现二维的、三维的、抽象的、具体的、平面的、立体的等各种特技效果,增强了画面的可可观性,提高了影视节目的制作水平。
4.3编辑效率高
一套完整的非线性编辑系统往往包含有有录制、编辑、特技、字幕、动画等多种功能,素材的剪辑很容易,只不过是简单的拷贝、删除,既灵活又方便。在影视节目制作中每条素材都显示在素材窗口中,这样找起来很方便,并把需要用的素材放到故事板轨道上,每个素材以帧画面的形式显示,行浏览、查找、定位素材就显得非常方便,还可以随意随意删除无用素材,调整素材顺序;也可以拉长或缩短某一片段,同时还可在节目的任一位置插入新的片段或以一段新画面覆盖其中的某一片段,大大提高了编辑效率。
五、结束语
通过上面的讲述,我们对非线性编辑系统有了一个大体的了解,从中不难看出非线性编辑系统为我们的节目制作带来了一个更新的选择。它具有一机多能、简捷方便的特点,无损失的视频音频信号为我们带来了高质量的图像和声音。在科学技术不断发展的数字电视时代,非线性编辑系统一定会在电视制作领域占有它的一席之地,为电视制作开创新的道路。
参考文献
[1]刘素玉.浅谈非线性编辑系统的功能及在节目制作中的技巧[j].电视技术,2001.
[2]任秀琴,非线性编辑技术在电视节目后期制作中的实践与应用 青海大学学报 (自然科学版 ),2006.
[3] 雒福佐,非线性编辑系统在气象电视节目制作中的应用 青海科技,2005.
作者简介:
陈春燕(1977-),女,重庆人,重庆工商职业学院传媒艺术系讲师,研究方向:艺术传媒与影视节目制作
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行列式的计算和其他类型相比算是比较简单的类型，在以往的真题试题中大部分是计算n阶特殊的行列式。这种题型称得上是“送分童子”。
关于对称矩阵，围绕这类矩阵来出题显得更加灵活，最常见的类型是求对称矩阵或者二次型
对应的矩阵的所有特征值以及所对应特征向量，有时还要求考生求一正交变换使对称矩阵能够对角化并化成标准型或者规范化，虽然2014年真题中没有出现，但在2013年、2012年、2011年、2009年的考研数学中都有涉及到，或者是根据对称矩阵在正交变换下的标准型反过来求矩阵例如2010年的考研数学中;再者就是根据对称矩阵的秩或者二次型的解的个数来求解矩阵中出现的参数比如在2012年、2010年、2009年的数学考研中;最后是根据矩阵中已给出的特征值和特征向量求出所有的特征值和特征向量或者是反求出矩阵2011年、2010年、2007年的考研数学中均有出现。今年考的几率很大望引起你的重视。
线性方程组关于解的问题是线性代数的基础，这类题中大多是根据对应矩阵中的参数变化来确定解的情况，比如方程组有唯一解、无穷多解还是无解以及求第三矩阵。例如2014年、2012年、2010年2008年、2007年等的历年考研中都有出现，这方面的应用一定要熟练掌握。
丛丛李俊辉
摘要：采用多元线性回归模型分析了农村客运需求的影响因素，找到主要因素，利用这些因素建立回归预测模型，对中国农村客运需求进行了短期预测，为中国公路客运的发展规划提供参考。
关键词：多元线性回归;农村客运;需求预测;多元线性回归模型
中图分类号：u492.4
文献标识码：a
doi：
10.15913/.2019.11.057
农村公路客运量与地区生产总值、农林牧渔业总产值、公路通车里程、城乡人口、城乡收入相关性都较高，因此可以以这几个因素作为自变量，将农村公路客运量作为因变量，建立多元回归模型，用gm（1，1）模型预测自变量未来三年的数值，带人多元线性回归模型，则可以得到未来三年的农村公路客运量。
1 多元线性回归模型参数的确定
基于excel数据分析工具箱的多元线性回归模型各项参数的计算非常复杂，目前可以通过matlab工具箱或者excel数据分析工具箱进行求解，这里运用excel数据分析工具箱进行求解。首先确定旅客周转量为因变量y，xl为地区生产总值，x2为农林牧渔业总产值，x3为公路通车里程，x4为城乡人口，x5为城乡收入.函数关系式为：
y=β0+β1x1l+β2x2+…+β5x5
（l）
某县历年客运量相关因素数据如表1所示。根据表1，运用excel数据分析工具箱中的回归功能进行分析。
通过对表1进行回归分析，得到表2、表3、表4各項数据。表2中r square表示r2，r2的计算值为0.999 998 71，非常接近1，说明回归平面拟合程度很高。
从表3可以看出，significancef约为0.001 9，小于显著水平约束0.05，说明回归方程回归效果显著。
表4中coefficients列表显示多元线性回归模型中各项参数值，最终得到的回归方程为：
y= - 344 488.404 9 - 0.010 569 154x1+0.037 768 105x2+73.758 442 36x3+2 022.070 026x4-0.895 088 77lxs （2）
将表1中2017年数据代人式（2）进行计算，得到2017年客运需求量预测值为67 281.200 04，对比实际值67 280，误差为0.001 783 612%，准确度较高。
2 利用gm（1，1）模型得到各影响因素的预测值
根据gm（1，1）模型利用表1中三年的地区生产总值、农林牧渔业总产值、公路通车里程、城乡人口、城乡收入数据进行预测。
通过matlab程序进行计算，得到各影响因素的预测值如表5所示，数据拟合和预测曲线如图1所示。
3 结论
通过上述分析，确定影响农村公路客运量的主要因素有地区生产总值、农林牧渔业总产值、公路通车里程、城乡人口、城乡收入，确定的多元线性回归模型，计算得到该县2020年、2021年和2022年农村公路客运量的预测值分别为68 982万人千米、70 594万人千米、72 002万人千米，预测结果显示农村客运需求在未来五年呈逐年增长的趋势。
参考文献：
[1]王彬.基于灰色回归组合模型的铁路客运量预测研究[j].重庆理工大学学报（自然科学），2017，31（ 11）：231-234.
[2] milos milenkovic， libor svadlenka， modelling approach for railwaypassenger flow forecasting[j].transport， 2015（ 10）：1-8.
[3]王春辉，周生路，吴绍华，等.基于多元线性回归模型和灰色关联分析的江苏省粮食产量预测[j].南京师大学报（自然科学版），2014，37 （4）：
105-109.
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