Adobe Premiere CS3教程:创建图案字幕

需积分: 9 25 下载量 80 浏览量 更新于2024-08-20 收藏 5.43MB PPT 举报
"新建字幕起名为“图案”。-Adobe_Premiere_CS3使用教程" 在Adobe Premiere CS3中创建自定义图案字幕的过程涉及多个步骤。首先,我们需要新建一个字幕并将其命名为“图案”。这可以通过在菜单中选择相应的选项来完成,允许我们在项目中创建一个新的字幕文件。 接下来,进入字幕编辑窗口,这里我们不勾选“显示视频”,以便专注于字幕的设计。在字幕工具栏中,我们选择直线工具,并在编辑区域中按住“Shift”键单击鼠标以绘制水平和垂直的直线。这两条直线应设置为线宽1,颜色分别为黑色和深灰色。为了确保线条居中,我们可以使用“字幕动作”工具中的水平居中和垂直居中按钮。 随后,我们切换到椭圆工具,同样按住“Shift”键绘制两个不同大小的正圆。对这两个圆形,我们需要在字幕属性中设置填充类型为“消除”,并在描边中添加“内侧边”,大小为4,填充颜色设为白色。同样利用“字幕动作”的居中功能,确保两个圆形在水平和垂直方向上对齐。 Adobe Premiere Pro CS3是一款强大的非线性视频编辑软件,它允许用户高效地处理视频素材,包括创建复杂的字幕设计。在系统要求方面,软件需要Intel Pentium 4以上的处理器,Microsoft Windows XP Professional操作系统,以及至少1GB(对于DV制作)至2GB(对于HDV和HD制作)的内存。硬盘空间、显卡、声卡、DVD驱动器和其他硬件设备也都有特定的要求,以确保流畅的编辑体验。 在视频编辑的基本概念中,区分线性编辑和非线性编辑是很重要的。线性编辑需要在时间线上逐帧移动素材,效率低且易出错,而非线性编辑如Premiere则提供了随机访问所有素材的能力,大大提高了编辑效率。帧是视频的基本构成单元,每秒的帧数(帧速率)决定了视频的流畅度,通常人眼可以接受24帧/秒以上的帧速率,以产生连续的视觉效果。 通过学习和掌握这些基本操作和概念,用户可以有效地使用Adobe Premiere Pro CS3来创作专业级别的视频项目,包括制作电子相册、添加个性化的图案字幕等。通过不断的实践和探索,用户可以深入理解软件的功能,提升视频制作技能。

解释这段代码for (i in cancer_types){ admat<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\admat.csv"),check.names=F) positive_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,positive_rna,positive_mi) negative_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,negative_rna,negative_mi) wilcox<-delta_wilcox_test(positive_delta,negative_delta,wilcox_pval) write.csv(wilcox,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\wilcox.csv"),quote=F,row.names=F) row.names(wilcox)<-str_c(wilcox[,1],"",wilcox[,2]) positive_delta<-na.omit(positive_delta) row.names(positive_delta)<-str_c(positive_delta[,1],"",positive_delta[,2]) negative_delta<-na.omit(negative_delta) row.names(negative_delta)<-str_c(negative_delta[,1],"_",negative_delta[,2]) positive_delta<-positive_delta[row.names(positive_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta[row.names(negative_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta ml_input<-merge(positive_delta,negative_delta,by="row.names") ml_input<-ml_input write.csv(ml_input,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\ml_input.csv"),quote=F,row.names=F) }

2023-07-12 上传