<br><br><div><span class="gmail_quote">On 5/15/07, <b class="gmail_sendername">dan trueman</b> &lt;<a href="mailto:dtrueman@princeton.edu">dtrueman@princeton.edu</a>&gt; wrote:</span><blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;">
hi Kas, wow i never thought LiSa would ever be used to approximate<br>convolution; cool!</blockquote><div><br><br>Approximate? I thought that my outlined method came down to actual convolution but it&#39;s entirely possible that I grossly misunderstand what&#39;s involved; this happens to me a lot but often it&#39;s possible to mask this by claiming my misunderstanding was actually a completely new idea :¬).
<br><br>Actually I&#39;ve been thinking about ChucKian convolution on and off since I started ChucKing since as I see convolution it deals with spectral characteristics following from timed information so in a way it fits. It&#39;s just that convolution is notoriously CPU heavy and ChucK is not so famous brute efficiency (at least not with the CPU&#39;s time, it is with mine) so I never got round to actually coding it up.
<br></div><br>More generally I think LiSa might be good for many, many unexpected things because it&#39;s quite general and open to interpertation so that&#39;s good.<br><br><blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;">
that&#39;s a very easy addition and i can see how it might be generally<br>useful; will definitely add.</blockquote><div><br>Wonderfull! Many thanks for your quick responce.<br><br>Yours,<br>Kas.<br>&nbsp;</div><br></div>