Panduan Ilmuwan dan Insinyur untuk Pengolahan Sinyal Digital Oleh Steven W. Smith, Ph. D. Bab 2: Statistik, Probabilitas dan Kebisingan Generasi Digital Generasi Suara acak adalah topik penting dalam elektronika dan DSP. Misalnya, ini membatasi seberapa sedikit sinyal yang bisa diukur instrumen, jarak yang dapat dikomunikasikan oleh sistem radio, dan berapa banyak radiasi yang diperlukan untuk menghasilkan citra xray. Kebutuhan umum DSP adalah menghasilkan sinyal yang menyerupai berbagai jenis noise acak. Hal ini diperlukan untuk menguji kinerja algoritma yang harus bekerja dengan adanya noise. Jantung generasi noise digital adalah generator bilangan acak. Sebagian besar bahasa pemrograman memiliki fungsi standar ini. Pernyataan BASIC: X RND, memuat variabel, X, dengan nomor acak baru setiap kali perintah ditemukan. Setiap nomor acak memiliki nilai antara nol dan satu, dengan probabilitas yang sama berada di antara dua ekstrem ini. Gambar 2-10a menunjukkan sinyal yang terbentuk dengan mengambil 128 sampel dari jenis generator bilangan acak ini. Mean dari proses yang mendasari yang menghasilkan sinyal ini adalah 0,5, standar deviasi adalah 1radis 12 0,29, dan distribusinya seragam antara nol dan satu. Algoritma perlu diuji dengan menggunakan jenis data yang sama yang akan mereka hadapi dalam operasi sebenarnya. Hal ini menciptakan kebutuhan untuk menghasilkan noise digital dengan pdf Gaussian. Ada dua metode untuk menghasilkan sinyal semacam itu menggunakan generator bilangan acak. Gambar 2-10 mengilustrasikan metode pertama. Gambar (b) menunjukkan sinyal yang diperoleh dengan menambahkan dua bilangan acak untuk membentuk setiap sampel, yaitu X RNDRND. Karena masing-masing bilangan acak dapat berjalan dari nol ke satu, jumlah dapat berjalan dari nol menjadi dua. Rata-rata sekarang satu, dan standar deviasi adalah 1radik 6 (ingat, bila sinyal acak independen ditambahkan, varians juga ditambahkan). Seperti yang ditunjukkan, pdf telah berubah dari distribusi seragam ke distribusi segitiga. Artinya, sinyal menghabiskan lebih banyak waktu sekitar satu nilai, dengan sedikit waktu yang dihabiskan di dekat nol atau dua. Gambar (c) mengambil ide ini selangkah lebih maju dengan menambahkan dua belas bilangan acak untuk menghasilkan setiap sampel. Rata-rata sekarang enam, dan standar deviasi adalah satu. Apa yang paling penting, pdf telah hampir menjadi Gaussian. Prosedur ini dapat digunakan untuk membuat sinyal gangguan yang terdistribusi secara normal dengan mean dan deviasi standar. Untuk setiap sampel dalam sinyal: (1) tambahkan dua belas bilangan acak, (2) kurangi enam untuk membuat rata-rata sama dengan nol, (3) kalikan dengan standar deviasi yang diinginkan, dan (4) tambahkan mean yang diinginkan. Dasar matematis untuk algoritma ini terdapat dalam Teorema Batas Tengah, salah satu konsep terpenting dalam probabilitas. Dalam bentuknya yang paling sederhana, Teorema Batas Tengah menyatakan bahwa jumlah bilangan acak terdistribusi normal semakin banyak jumlah acak ditambahkan bersama-sama. Teorema Batas Tengah tidak memerlukan nomor acak individu dari distribusi tertentu, atau bahkan bilangan acaknya berasal dari distribusi yang sama. The Central Limit Theorem memberikan alasan mengapa sinyal terdistribusi normal terlihat begitu luas di alam. Setiap kali banyak kekuatan acak yang berbeda saling berinteraksi, hasil yang dihasilkan menjadi Gaussian. Dalam metode kedua untuk menghasilkan bilangan acak terdistribusi normal, generator bilangan acak dipanggil dua kali, untuk mendapatkan R 1 dan R2. Sebuah bilangan acak terdistribusi normal, X, kemudian dapat ditemukan: Sama seperti sebelumnya, pendekatan ini dapat menghasilkan sinyal acak terdistribusi normal dengan mean dan deviasi standar sewenang-wenang. Ambil setiap bilangan yang dihasilkan oleh persamaan ini, kalikan dengan deviasi standar yang diinginkan, dan tambahkan mean yang diinginkan. Generator bilangan acak beroperasi dengan memulai dengan benih, angka antara nol dan satu. Ketika generator bilangan acak dipanggil, benih dilewatkan melalui algoritma tetap, menghasilkan angka baru antara nol dan satu. Nomor baru ini dilaporkan sebagai nomor acak, dan kemudian disimpan secara internal untuk digunakan sebagai benih saat generator bilangan acak dipanggil. Algoritma yang mengubah benih menjadi bilangan acak baru sering berbentuk: Dengan cara ini, urutan angka acak yang terus menerus dapat dihasilkan, semuanya dimulai dari benih yang sama. Hal ini memungkinkan sebuah program dijalankan beberapa kali dengan menggunakan urutan bilangan acak yang sama persis. Jika Anda ingin urutan nomor acak berubah, kebanyakan bahasa memiliki bekal untuk menghitung ulang generator bilangan acak, yang memungkinkan Anda memilih nomor yang pertama kali digunakan sebagai benih. Teknik yang umum adalah menggunakan waktu (seperti yang ditunjukkan oleh jam sistem) sebagai benih, sehingga memberikan urutan baru setiap kali program dijalankan. Dari pandangan matematika murni, angka yang dihasilkan dengan cara ini tidak dapat benar-benar acak karena masing-masing nomor ditentukan sepenuhnya oleh angka sebelumnya. Istilah pseudo-random sering digunakan untuk menggambarkan situasi ini. Namun, ini bukan sesuatu yang harus Anda perhatikan. Urutan yang dihasilkan oleh generator bilangan acak secara statistik acak ke tingkat yang sangat tinggi. Sangat tidak mungkin Anda akan menghadapi situasi di mana mereka tidak memadai. Pemeriksaan suara industri rumit oleh alam. Semua Kontrol Kebisingan akan memberikan solusi pengendalian kebisingan amplitudo ampuh hemat biaya. Selimut Kebisingan Memecahkan Masalah Industri Masalah Kebisingan Hubungi Spesialis Kontrol Kebisingan untuk Konsultasi GRATIS atau kirimkan pesan menggunakan formulir Online kami (561) 964-9360 Kedap suara mempengaruhi suara dengan dua cara yang berbeda: Pengurangan kebisingan dan penyerapan kebisingan. Pengurangan kebisingan hanya menghalangi jalannya gelombang suara melalui penggunaan jarak dan benda-benda yang mengganggu di jalur suara. Penyerapan kebisingan beroperasi dengan mengubah gelombang suara. Penyerapan kebisingan melibatkan penekanan gema, gema, resonansi dan refleksi. Karakteristik redaman material yang terbuat dari bahan penting dalam penyerapan kebisingan. Tingkat kelembaban atau kelembaban dalam medium juga dapat mencerminkan gelombang suara, secara signifikan mengurangi dan mendistorsi suara yang melewatinya, membuat kelembaban menjadi faktor penting dalam kedap suara. Selimut Akustik Data: Sebagian Semua Daftar Kontrol Kebisingan Kontrol Selimut Akustik Sistem Tirai Suara Selimut Akustik amp Gorden Suara Selimut Akustik Sebagai Skala Besar, Aplikasi Kebisingan Amp Khusus Fleksibilitas selimut pengurangan kebisingan kami hampir tidak terbatas. Di bawah ini kami perhatikan selimut mana yang digunakan untuk sampel dan aplikasi khusus tertentu. Ukuran atau lokasi aplikasi Anda, atau tingkat kebisingan yang tidak diinginkan sama sekali tidak sesuai dengan bahan selimut pengurangan kebisingan kami. Hambatan kami sangat noise absorbent dan dirancang untuk menyerap refleksi suara yang tidak diinginkan dalam berbagai aplikasi. Noise Control Blanket Equipment Enclosures Isolate equipment noise sebelum menjadi masalah Dari unit HVAC ke komputer besar, peralatan kantor atau generator. Pipa, perangkat listrik, generator atau Vacuums, semuanya bisa tertutup dan suara mereka terisolasi oleh selungkup kustom yang akan menenangkan lingkungan sekitar dan mencegah masalah kebisingan yang rumit lainnya dimulai. Lampiran Selimut Akustik untuk Aplikasi Pabrik Paling ampuh lingkungan yang paling kasar Di dalam lokasi pasar In-Plant terus-menerus menghidupkan peralatan mesin, peralatan bergerak, memasang peralatan. Peraturan keselamatan pekerja dan OSHA adalah kunci. Fasilitas In-Plant membutuhkan bahan yang fleksibel dan tahan lama untuk berbagai macam aplikasi dan kebutuhan pengendalian kebisingan yang mereka hadapi dari hari ke hari. Selimut Akustik untuk Mesin Penggergajian Berat, bunyi bip, roda gigi, pembenturan dll. Versi luar dari selimut kami dibangun untuk kondisi ini. Beberapa perusahaan konstruksi dan rekayasa terbesar memesan selimut AB1-110 dan AB-220 Outdoor kami dari kami. Diperkuat, dilapisi dan dilindungi untuk menangani lingkungan pelecehan dan ketangkasan yang tinggi dari proyek konstruksi berskala besar komersial. Gorden Akustik untuk Aplikasi Outdoor Asap beracun, angin, hujan dan mesin yang luar biasa keras. Versi outdoor dari selimut pengurangan kebisingan kami dibangun untuk menahan semuanya. Dapat digunakan di hampir semua instalasi di luar ruangan, untuk kebisingan keramaian, untuk memblokir jalan dan jalan raya kebisingan, konstruksi dan tempat-tempat luar menuju kebisingan yang tenang dari jangkauan lingkungan. Tip untuk Menghapus Kebisingan Digital di Lightroom Salah satu keuntungan paling signifikan yang dimiliki kamera modern selama mereka berada. Rekan-rekan berbasis film dari hari-hari berlalu, oleh kemampuan mereka untuk mengubah seberapa sensitifnya cahaya dengan sentuhan tombol. Kembali pada hari-hari film Anda harus memutuskan sebelumnya apakah Anda ingin memotret ISO (yang kemudian disebut ASA) 100, 200, 400, atau dalam kasus ekstrim, 800. Jika Anda akan memotret di luar ruangan, gulungan Paparan 24 atau 36, 100 atau 200 film akan bekerja dengan baik, tapi celakalah para fotografer yang tidak menaruh curiga yang berjalan-jalan di dalam gedung yang remang-remang dengan film yang sama yang masih ada di kameranya. Untuk mengubah kepekaan, dan menembak dalam kondisi pencahayaan yang baru, Anda harus memotret sisa gambar pada gulungan film tertentu, lepaskan dari kamera Anda, dan berharap Anda membawa film ASA 400 atau 800 bersamamu. Saat ini Anda hanya memutar tombol di kamera Anda untuk segera beralih di antara nilai ISO seperti 100 atau 200, yang bekerja hebat di siang bolong, hingga nilai ultra tinggi seperti 6400 atau 12.800, yang secara positif tidak terpikirkan oleh film. Tidak semua sinar matahari dan mawar meskipun sebagai salah satu masalah terbesar dengan nilai ISO tinggi adalah noise digital. Bahkan kamera terbaru pun menghasilkan gambar dengan noise dan grain saat memotret dengan nilai ISO tinggi, tapi untungnya Lightroom dapat membantu mengurangi beberapa efek dari noise ini. Ditembak di ISO 5000, gambar aslinya terlalu berisik untuk pemakaian praktis. Lightroom memungkinkan saya membersihkan semuanya secara signifikan. Untuk memulai pilihan pengurangan kebisingan klik pada modul Develop, kemudian cari panel Detail di sisi kanan. Catatan: proses ini bekerja paling baik jika Anda memotret dalam RAW. Bukan JPG. Anda akan menemukan beberapa pilihan yang nampaknya agak membingungkan dan luar biasa pada awalnya. Anda dapat mencoba semua yang Anda inginkan, dengan hanya mengarahkan slider ke sekeliling untuk melihat efek apa yang ada pada gambar Anda, namun juga membantu untuk memeriksa masing-masing secara terpisah, untuk mengetahui dengan tepat apa yang mereka lakukan. Anda juga akan melihat opsi Sharpening, yang terkait dengan pengurangan kebisingan, namun Irsquom tidak akan fokus pada mereka secara khusus dulu. Sebelum Anda melihat slider sendiri di area reduksi kebisingan, penting untuk memahami dua jenis noise yang dihasilkan saat memotret, Luminance dan Chroma. Kebisingan luminance Jenis suara ini mempengaruhi kecerahan, tapi bukan warna, piksel individu. Jika Anda memiliki gambar selembar kertas abu-abu gelap dengan banyak kebisingan luminance, akan tampak mirip dengan televisi kuno yang statis dengan banyak cahaya dan abu gelap. Suara Chroma Ini muncul sebagai piksel berwarna aneh, tersebar di seluruh gambar, hampir seperti seseorang yang telah melempar segenggam butiran pasir merah, biru, dan hijau ke dalamnya. Lightroom menyebut suara ldquoColorrdquo ini, tapi hanya istilah lain untuk suara Chroma. Kedua jenis kebisingan tersebut adalah hasil sampingan dari bagaimana sensor gambar digital menangkap data, dan walaupun dapat dikoreksi sedikit di Lightroom dan perangkat lunak pasca-pengolahan lainnya, hampir tidak mungkin untuk benar-benar menghilangkan suara dari gambar saat masih berakhir dengan gambar yang dapat digunakan. Lightroom memang memberi Anda beberapa alat untuk mengendalikan kebisingan digital Anda, dan jika Anda tahu apa yang Anda lakukan, Anda bisa mendapatkan hasil yang lumayan. Menggunakan kontrol terpisah untuk pencahayaan dan kebisingan kroma, dikombinasikan dengan beberapa penyesuaian yang tajam, dapat membantu Anda menyelamatkan apa yang mungkin Anda anggap sebagai gambar yang tidak berguna. Sebagai contoh, herersquos gambar yang saya ambil di ISO 6400, tanpa ada pengurangan kebisingan. 35mm, f5.6, 160 detik, ISO 6400 Tidak buruk, betul Jika ini adalah seperti apa ISO 6400, mungkin Anda juga akan menembak seperti ini sepanjang hari Nah, sebelum Anda pergi dan memutar tombol ISO Anda sampai ke Ludicrous Mode, Anda mungkin ingin melihat gambar 24 megapiksel yang sama dengan zoom ke 100. Ow, mataku Kebisingan, itu sakit Tidak hanya gambar yang penuh dengan warna bercak-bercak, namun pemotretan pada ISO 6400 telah menghasilkan gambar. Yang jauh kurang tajam dibanding ISO yang lebih rendah. Banyak suara warna terlihat pada batang tubuh sosok itu, begitu juga garis miring di sisi kiri, dan Anda juga bisa melihat banyak suara luminance dalam huruf hijau di sisi kanan juga. Suara ini tidak selalu terlihat saat Anda mengecilkan file Anda hingga berbagi secara online, tapi jika saya mencetak gambar ini, sepertinya kucing saya muntah di atas kertas. Lightroom dapat membantu memperbaiki hal-hal, dan tempat yang baik untuk memulai, dalam hal ini, adalah dengan slider pencahayaan pada nilai 30. Sebagian besar statis hitam dan putih telah dihapus, namun masih ada bercak bercahaya warna yang tersebar di seluruh Gambarnya, yang bisa ditangani dengan menggunakan slider warna berikutnya. Sebelum Anda mulai berpikir bahwa ini adalah obat ajaib - semua untuk gambar berisik Anda, lihat lebih dekat gambarnya. Banyak rincian telah hilang, atau kabur, seperti garis di samping, dan kain perca tunas figurersquos. Anda bisa mengurangi efek ini dengan menggunakan detil dan slider kontras, tapi sekali lagi hasilnya tidak akan ideal. Detail bertindak sebagai semacam kontrol ambang batas, memungkinkan Anda memberi tahu Lightroom apa yang harus diperlakukan sebagai kebisingan dan apa yang harus ditinggalkan. Biasanya saya membiarkan slider ini pada usia 50 tetapi Anda dapat bereksperimen dengannya untuk mendapatkan hasil yang Anda butuhkan. Slider kontras membantu mengembalikan beberapa tepi yang menjadi buram, berkat algoritma pengurangan kebisingan, dan walaupun saya telah menyetelnya ke 25 pada contoh ini, Anda dapat dengan jelas melihat bahwa sebagian besar kontras tepi tidak sebaik Asli yang bising Pindahkan slider ini terlalu jauh sekalipun, dan foto Anda akan mulai terlihat palsu dan buatan, jadi milikmu harus menemukan keseimbangan yang baik tergantung kebutuhan Anda. Untuk melanjutkan pengurangan kebisingan, slider warna dapat digunakan untuk menyingkirkan bercak merah, hijau, dan biru aneh, tapi sekali lagi Anda akan melihat beberapa pengelupasan. Hasilnya terlihat bagus pada awalnya, dan Anda mungkin memperhatikan bahwa Lightroom secara otomatis menerapkan beberapa tingkat pengurangan kebisingan Warna (nilai 25) ke setiap foto secara default. Hal ini karena pengurangan kebisingan Warna kelas rendah hampir selalu bagus untuk dimiliki, dan umumnya wonrsquot menghasilkan terlalu banyak pengorbanan untuk gambar secara keseluruhan. Dalam hal ini saya menggunakan nilai 40, untuk menunjukkan efeknya sedikit lebih. Meski hasilnya lumayan, Anda mungkin melihat ada barang lain yang hilang, jika Anda melihat label botol soda di sisi kanan. Bandingkan dengan gambar aslinya dan Anda akan melihat bahwa bersamaan dengan menghapus beberapa warna, Lightroom sebenarnya telah menghapus beberapa warna dari keseluruhan foto. Slider slider Detail, mirip dengan mitranya dalam pengurangan kebisingan Luminance, bertindak sebagai salah satu ambang batas sehingga Anda dapat memberi tahu Lightroom apa adanya, dan bukan, suara untuk dihapus. Slider Smoothness adalah tambahan yang cukup baru untuk Lightroom, dan dapat digunakan untuk mengendalikan suara yang dikenal dengan noise warna frekuensi. Pada dasarnya, geser ke kanan untuk mengeluarkan suara bising yang lebih besar atau ke kiri untuk menjaga ini lebih utuh. Setiap kali Anda menggunakan alat pengurangan kebisingan Lightroomrsquos Anda akan berurusan dengan timbal balik, dan salah satu yang paling penting adalah keseluruhan ketajaman gambar. Foto dengan pengurangan kebisingan lebih banyak akan hampir selalu lebih lembut, terutama bila ada sisi kontras yang tajam, dan Anda bisa membawa sedikit punggung ini dengan menggunakan alat penajam. Herersquos lain 100 tanaman gambar di atas dengan pengurangan kebisingan yang sama digunakan pada gambar sebelumnya, namun dengan menambahkan sharpening. Setelah sedikit mengasah, detail yang ada di sisi kiri telah kembali, dan begitu juga tekstur tuniknya, namun pojok kiri bawahnya masih berantakan abu-abu, sedangkan pada gambar bising aslinya lebih banyak. Didefinisikan. Herersquos baik gambar asli dan diedit berdampingan yang bisa membantu Anda mendapatkan tampilan makro tentang bagaimana pengurangan kebisingan dan alat mengasah ini dapat mempengaruhi gambar. Sekilas Anda mungkin tidak memperhatikan terlalu banyak perbedaan, namun salah satu masalah yang paling mencolok dengan gambar yang diedit adalah kurangnya tekstur pada dinding di belakang layar, dan juga kehalusan pada tanaman yang hampir tidak alami. Herersquo berdampingan dengan zoom ke 100. Apakah layak pengorbanan ini untuk mendapatkan foto dengan sedikit kebisingan Pertanyaan itu hanya bisa dijawab oleh Anda, tapi satu aturan praktis yang ingin saya ikuti, apakah itu gambar yang bising bisa jadi Dikoreksi dan diedit dalam pascaproduksi, meski agak tidak sempurna. Gambar buram tidak dapat diperbaiki. Jadi, jika ada situasi di mana saya merasa harus memilih antara kecepatan rana yang lebih cepat dan ISO yang lebih tinggi (yaitu lebih banyak noise), atau kecepatan rana yang lebih lambat dan ISO yang lebih rendah (yaitu kebisingan kurang) Irsquoll biasanya salah di sisi kebisingan , Jika kecepatan rana yang lebih lambat akan menghasilkan gambar yang terlalu buram. Saya juga memanfaatkan fitur auto-ISO camerarsquos saya, yang memungkinkan saya mengatur kecepatan rana minimum dan nilai ISO maksimum. Dengan begitu saya bisa berkonsentrasi menyesuaikan aperture untuk mendapatkan komposisi yang saya inginkan, dan selalu ketahuilah bahwa gambar saya akan bebas dari blur, biarpun memang akan ada sedikit noise yang harus saya bersihkan di Lightroom. Cahaya di sini cukup redup, yang membutuhkan nilai ISO tinggi. Saya tidak keberatan dengan gambar yang sedikit bising yang tajam dan fokus, karena saya bisa menyingkirkan sebagian besar kebisingan di Lightroom. Satu catatan terakhir yang patut disebutkan adalah Anda juga bisa menggunakan penyesuaian lokal Lightroomrsquos seperti Radial Filter. Filter Lulus. Dan Adjustment Brush untuk menerapkan pengurangan kebisingan pada area gambar tertentu saja. Namun, ini agak terbatas, karena penyesuaian ini hanya melakukan pengurangan noise luminance, jadi Anda mungkin masih tertinggal dengan beberapa noda berwarna jelek, yang hanya bisa dilepas dengan menggunakan penyesuaian global pada panel detail modul pengembangan. Apa tip dan tip favorit Anda untuk menghilangkan suara Irsquod tertarik untuk mendengar setiap pemikiran yang Anda miliki di bagian komentar di bawah ini. Sangat menarik dan berguna. Tapi bisa membantu jika kita melibatkan gambar di situs Anda, banyak yang tidak memiliki layar lebar yang cukup untuk membedakannya dalam demonstrasi Anda. Terima kasih. Saya melakukan percobaan saya sekarang. Aku tahu apa maksudmu, CB. Sayangnya, saya kira DPS suka meng-host file beresolusi tinggi, tapi jika Anda ingin mencoba eksperimen serupa pada I8217m Anda sendiri, yakin Anda akan melihat jenis kebisingan yang dibahas dalam artikel ini dan semoga tip ini akan membantu Anda mengatasinya. Efektif. Artikel menarik, seperti artikel Anda pada poin fokus. Salah satu tipnya, karena Anda adalah pakar teknologis ternama, Anda mungkin ingin memastikan bahwa informasi yang Anda sampaikan ini benar-benar salah.8221. Pernyataan Anda bahwa pada hari-hari film, iso dikenal sebagai asa8221 tidak benar. Singkatan 8220asa8221 dalam hal film mengacu pada skala yang ditetapkan oleh 8220American Standards Association8221 yang digunakan dalam menilai kepekaan film, dan intinya, jika Anda membeli film di A. S. atau Kanada, kemasannya akan sama. Namun, jika Anda membeli film yang sama di tempat lain di dunia, IE di negara Eropa, kemungkinan Anda akan menemukan penunjukan rating 8216sensitivitas8217 pada kemasan yang membawa nomor berdasarkan skala 8220scale8221 8211 yang berbeda yang digunakan oleh 8220International Standards Association822182308230IE nomor yang ditetapkan sebagai Peringkat 8220ISO8221. Film yang sama, diproduksi di pabrik yang sama, diberi peringkat 8220numbers8221 berbeda dalam skala 8220asa8221 dan skala 8220iso8221 karena memiliki skala yang berbeda. Ini adalah, untuk merujuk contoh yang lebih umum, sama seperti jarak yang diukur dalam kilometer dan kecepatan diukur dalam kilometer, versus skala 8220american8221 jarak dalam mil dan kecepatan pada mph8230. dan suhu diukur pada tahun 8220 dengan angka 8221 derajat versus 8220celsius8221. Dan dalam kedua kasus tersebut, yaitu film rating di 8216asa8217 vs 8216iso8217 dan pabrikan yang memberikan penilaian sensitivitas sensor digital dengan mengutip nomor asosiasi 8220international8221, sebenarnya hanya referensi 8220guideline8221, ini bukan angka 8220 yang ditulis dalam nomor batu8221. Sensor dalam satu merek dan model kamera versus sensor dengan merek dan model yang berbeda tidak dijamin untuk mengukur pencahayaan yang identik dan menghasilkan interpretasi identik dengan 8216number8217 untuknya. Back-in-film-days sebenarnya, ada variasi kepekaan sejati dari film yang diproduksi dalam satu 82208216 manufactured lot823082308230 yang dibuat di lotre22221 buatan lain. Profesional komersial yang bekerja yang saya tahu secara khusus membeli film dalam jumlah banyak memastikan semuanya berasal dari satu pabrik manufaktur, kemudian mengambil gulungan dan 8216test8217 memaparkannya di bawah kondisi pencahayaan yang diketahui dan diketahui dan menentukan sensitivitas 8220true8221 untuk digunakan dalam kondisi kerja untuk Semua gulungan dari yang spesifik 8220lot8221. IE, meskipun sebuah peruntukan film dapat membawa referensi yang menunjukkan bahwa itu adalah 8220asa 1008221, cukup umum jika bekerja untuk mengeksposnya lebih akurat dengan mendasarkan pembacaan meterannya di atasnya seolah-olah itu adalah 8220asa 808221. Ini adalah titik diperdebatkan, dan selebihnya Dari artikel tersebut sebenarnya menarik bacaan dan bermanfaat. Saya hanya menyebarkannya pada wawasan techy karena penunjukan Anda sebagai spesialis teknologi pendidikan. Dan saya baru sadar saya tyong dengan cepat dan membuat kesalahan dalam komentar saya sendiri. Saya mengetik tandards internasional 8220Association8221, padahal sebenarnya ISO adalah Standar Internasional 8220Organisasi8221, bukan 8216association8217
No comments:
Post a Comment