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Markov-ization：北京大学《音乐与数学》课程大作业中的马尔科夫转移概率矩阵自动生成器

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简介：
Markov-ization是北京大学《音乐与数学》课程的大作业成果，是一款能够自动生成马尔科夫转移概率矩阵的工具，旨在探索音乐创作中随机性与规则性的结合。 Markov-ization是北京大学《音乐与数学》课程作业中的一个自动生成马尔科夫转移概率矩阵的工具，支持生成一阶和二阶转移概率矩阵。使用方法如下：将乐音体系数字化后的谱子用空格分隔写在input.txt文件中（每个音符用三位数表示，百位代表时值，其余两位对应乐音体系中的1到97或0到96的数字；休止符则用98表示）。运行Markov-ize.cpp程序后，在output.txt文件中查看生成的结果。此外，还更新了Random-Note-Generator.cpp工具，可以基于生成的转移概率矩阵随机生成音乐的数字化版本。 以一阶马尔科夫模型为例：首先读入乐谱中的第一、二个数字音符，记为(notes_pre, notes_suf)对，并记录这对音符出现的次数。然后根据这些数据构建转移概率矩阵。

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  • Markov-ization：北京大学《音乐与数学》课程大作业中的马尔科夫转移概率矩阵自动生成器
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    Markov-ization是北京大学《音乐与数学》课程的大作业成果，是一款能够自动生成马尔科夫转移概率矩阵的工具，旨在探索音乐创作中随机性与规则性的结合。 Markov-ization是北京大学《音乐与数学》课程作业中的一个自动生成马尔科夫转移概率矩阵的工具，支持生成一阶和二阶转移概率矩阵。使用方法如下：将乐音体系数字化后的谱子用空格分隔写在input.txt文件中（每个音符用三位数表示，百位代表时值，其余两位对应乐音体系中的1到97或0到96的数字；休止符则用98表示）。运行Markov-ize.cpp程序后，在output.txt文件中查看生成的结果。此外，还更新了Random-Note-Generator.cpp工具，可以基于生成的转移概率矩阵随机生成音乐的数字化版本。 以一阶马尔科夫模型为例：首先读入乐谱中的第一、二个数字音符，记为(notes_pre, notes_suf)对，并记录这对音符出现的次数。然后根据这些数据构建转移概率矩阵。
     
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