Обработка авто порогов: Как обработать пороги автомобиля от коррозии

Содержание

Как обработать пороги автомобиля от коррозии

Все начинается с появления небольших точек ржавчины, а заканчивается тем, что со временем кузовные элементы прогнивают до дыр в полном смысле слова. На некоторых возрастных автомобилях эта проблема ярко выражена и заметна издалека, причем может распространиться на соседние кузовные детали. Если дело дошло до сквозной коррозии, то пороги переваривают или меняют. Разумеется, до подобного лучше не доводить – с опасным явлением лучше бороться методом упреждения, а не решать появившиеся проблемы, грозящие вылиться в большой ремонт, по факту. В группе риска находятся многие отечественные автомобили, “китайцы”, некоторые модели японских брендов – у них частенько гниют пороги, а вместе с ними и колесные арки.

Что потребуется для обработки порогов

Процесс можно доверить профессиональным мастерам, осведомленным о всех тонкостях, хотя не возбраняется обработать и замазать пороги от коррозии своими руками – ничего сложного в этом нет. Главное правильно подготовиться самому, серьезно и внимательно подойти к подготовке автомобиля и, конечно, нанести защитный состав, согласно инструкции и рекомендациям.

Для самостоятельной антикоррозийной обработки порогов машины от коррозии непосредственно исполнителю работ желательно иметь при себе рабочую одежду, закрывающую кожу, защитные очки, резиновые перчатки и респиратор. Последним не стоит пренебрегать, так как предстоит работать с химическими веществами. Понадобится металлическая щетка и наждачная бумага, промышленный фен, тряпка для очистки поверхности, обезжириватель “Уайт-Спирит”, преобразователь ржавчины, чистая вода и антикоррозийный состав. Как раз последний весьма вреден и его попадание на кожу и слизистые оболочки, мягко говоря, нежелательно.

Чем обработать пороги автомобиля

Покрытие порогов антигравием является обычной практикой. За термином “антигравий” скрывается состав, который не только обеспечивает защиту от коррозии, но также существенно повышает устойчивость порогов к разного рода воздействиям (будь то песок, камни, снег и грязь, климатические особенности, а также неагрессивные вещества) и даже способно снизить уровень шума, проникающего в салон.

Антикоррозийная обработка кузова автомобилей в Томске

Каждому автомобилисту хочется, чтобы его машина выглядела презентабельно. К сожалению, при постоянной эксплуатации на отечественных дорогах, при обработке которых используются агрессивные реагенты, рано или поздно начинается формирование коррозии. Из-за появившихся  очагов коррозии автомобиль теряет внешнюю привлекательность. Таким образом, антикоррозийная обработка автомобиля – обязательное мероприятие, благодаря которому можно добиться необходиомй защиты транспортного средства. Важно, чтобы данная манипуляция была проведена как можно раньше, до того момента, как на кузове образуется ржавчина. Небольшие очаги ржавчины со временем увеличиваются и наносят серьезные повреждения кузовным элементам. Вместо проведения затратного кузовного ремонта в Томске рекомендуем провести антикоррозийную обработку.

Обработка не исключает полностью развитие коррозии, но существенно отодвигает сроки. Наша компания использует профессиональные антикоррозийные материалы и держит в штате исключительно квалифицированных мастеров.

Посредством грамотной антикоррозийной обработки днища можно надежно защитить машину и минимизировать вероятность повяления очагов коррозии. Мы обработаем и нижнюю часть кузова, и внутренние полости, в которые также могут попасть реагенты и влага. Таким образом, достигается абсолютная защита автомобиля.

Антикоррозийная обработка кузова ведется по четко отработанной схеме, что повышает качество конечного результата:

  • Все детали тщательно отмываются от загрязнений и следов реагентов, после чего высушиваются.
  • Обработка грунтом, дающей дополнительную защиту.
  • Сверление отверстий для доступа в технологические полости, внутренние поверхности которых также нуждаются в тщательной обработке.
  • Обработка составом швов, колесных арок и всех основных плоскостей, находящихся в непосредственном контакте с опасной средой.

Практика и многочисленные отзывы клиентов наглядно демонстрируют, что подобный подход дает гарантию идеального результата, результат сохраняется долгие годы, автомобиль всегда радует вас великолепным внешним видом.

Наши антикоррозийные покрытия ( цинковые, мастико-битумные, антигравийные HB BODY, U-POL, 3М, Novol, RAPTOR U-POL) отличаются эффективностью, сотрудники – огромным опытом. Мы всегда индивидуально подходим к решению каждой задачи, благодаря чему уверены в результате!

Антикоррозийная обработка порогов автомобиля своими руками. | Все об автомобиле и не только

В данной статье поговорим о антикоррозийной обработке порогов автомобиля в гаражных условиях. Каждый автолюбитель сталкивался со ржавчиной на порогах, так как это самая уязвимая часть кузова, которая больше всего подвержена механическим воздействиям. Антикоррозийная обработка порогов способна остановить распространение ржавчины, если же этого не сделать, то последствия будут печальными, а ремонт в последующем будет стоить намного дороже.

Перед обработкой антикором необходимо тщательно отмыть пороги, при
этом необходимо снять защитные элементы если таковые присутствуют. Лучше это сделать с применением автохимии и мощного напора воды, далее нужно дать порогам высохнуть.

Следующим этапом является удаление очагов ржавчины, если таковые присутствуют. Для этого необходимо металлической щеткой или специальной насадкой на дрель, пройтись по очагу коррозии. После механического удаления ржавчины следует химический этап, специальным составом на основе ортофосфорной кислоты, нужно покрыть место, зачищенное от коррозии место, когда на данном участке появится светлый налет, свидетельствующий о химической реакции кислоты с оксидом железа, можно приступать к следующему этапу.

Далее необходимо нанести защитный состав. Защитные составы можно разделить на несколько групп по типу нанесения:

  • составы которые наносятся аэрозольным способом, такие составы продаются в баллончиках, их отличает простота нанесения и малый расход, но стоимость их выше, чем у составов, которые наносятся вручную. Так же такие составы по мере высыхания немного увеличиваются в объеме и создавая более толстую защитную основу.
  • составы которые наносятся вручную, например кистью, наносить такие составы сложнее, но стоимость их меньше.

А так же различают по типу защитной основы:

  • пушечное сало.
  • битумные мастики.
  • автопластилин.
  • раст-стоп.

Выбор антикора – это дело каждого, кому что нравится, но даже самый плохой антикор лучше, чем его отсутствие. Далее наносим антикоррозийный состав на пороги, ждем пока состав высохнет, в среднем достаточно 12 часов. Устанавливаем на место защитные элементы крепления.

Кроме защиты от коррозии у антикора есть еще одно положительное свойство это дополнительная шумоизоляция.

Ели Ваша цель заключается в защите порогов от коррозии и сохранении эстетического внешнего вида авто, то можно приобрести цветной антикоррозийный состав, который подходит к цвету кузова например белый, черный, серый. Если цвет антикора не пошел к цвету кузова автомобиля, то можно поверх такого состава нанести слой краски, подходящего цвета.

В заключении хочу сказать, что антикоррозийная обработка – это не разовая процедура, её нужно производить регулярно, хотя бы 1 раз в 3 года.

Спасибо за просмотр!

Создание двоичных растров по автоматическим пороговым значениям

Создание двоичных растров по автоматическим пороговым значениям

Используйте инструмент Двоичный растр по автоматическим пороговым значениям для создания двоичного изображения с использованием предопределенного метода определения пороговых значений. Пороговые значения рассчитываются для каждой полосы исходного изображения. Установление порогового значения изображения обычно выполняется для отделения пикселей «объекта» или переднего плана от пикселей фона, чтобы помочь в обработке изображения.

Вы можете написать сценарий для создания двоичных растров по автоматическим пороговым значениям, используя ENVIBinaryAutomaticThresholdRasterTask.

Выполните следующие шаги:

  1. На панели инструментов выберите Raster Management> Binary Raster by Automatic Threshold .
  2. Выберите одноканальный или многополосный входной растр и выполните дополнительное пространственное и / или спектральное подмножество.
  3. Выберите метод определения порога из раскрывающегося списка Method . Возможные варианты:
  • Isodata : этот метод работает итеративно, вычисляя начальный порог, который составляет половину динамического диапазона изображения или слоя, эффективно разделяя изображение на «передний план» (выше начального порога) и «фон» (ниже начального порог) пикселей.Затем алгоритм отдельно вычисляет выборочное среднее пикселей переднего и заднего плана, используя эти новые выборочные средства для вычисления нового порогового значения (среднего выборочного среднего). Процесс повторяется с использованием каждого нового последующего порогового значения до тех пор, пока результирующее пороговое значение не перестанет изменяться (Ridler and Calvard, 1978).
  • Среднее значение : Этот метод принимает среднее значение уровней серого в качестве порогового значения (Glasbey, 1993).
  • Максимальная энтропия : Этот метод рассматривает пороговое изображение как два класса событий, каждый из которых характеризуется функцией плотности вероятности (PDF).Затем он максимизирует сумму энтропии двух PDF, чтобы сходиться к одному пороговому значению (Kapur, Sahoo, and Wong, 1985).
  • Minimum Error : Этот метод аппроксимирует гистограмму как бимодальное распределение Гаусса и находит точку отсечения. Функция стоимости основана на правиле классификации Байеса (Киттлер и Иллингворт, 1986).
  • Moments : этот метод рассматривает изображение в градациях серого как размытую версию идеального двоичного изображения.Этот метод определяет порог так, чтобы первые три момента входного изображения сохранялись в выходном изображении (Tsai, 1985).
  • Otsu (по умолчанию): метод на основе формы гистограммы. Он основан на дискриминантном анализе и использует кумулятивные моменты нулевого и первого порядка гистограммы для вычисления значения порогового уровня (Otsu, 1979).
  • Параметр Inverse по умолчанию установлен на Нет , что означает, что значения выше вычисленного порога установлены на 1, а все остальные значения установлены на 0.Установите для этого параметра значение Да , чтобы инвертировать значения.
  • Чтобы записать вывод на диск, выберите переключатель File и укажите имя файла и местоположение. Чтобы выводить данные только в память, выберите переключатель Virtual .

  • Установите флажок Preview , чтобы предварительно просмотреть настройки, прежде чем нажимать OK для обработки данных.Предварительный просмотр рассчитывается только для области в окне изображения и использует уровень разрешения, с которым вы просматриваете изображение. См. Предварительный просмотр для получения подробной информации о результатах. Чтобы предварительно просмотреть другую область изображения, панорамируйте и увеличивайте интересующую область и повторно активируйте опцию
    Preview
    .
  • Установите флажок Показать результат , чтобы маска отображалась в окне изображения после завершения обработки. В противном случае, если флажок не установлен, маску можно загрузить из диспетчера данных.
  • Чтобы запустить процесс на локальном или удаленном сервере ENVI, щелкните стрелку вниз и выберите Выполнить задачу в фоновом режиме или Выполнить задачу на удаленном сервере ENVI имя . Консоль заданий сервера ENVI покажет ход выполнения задания и предоставит ссылку для отображения результата после завершения обработки. См. Тему «Серверы ENVI» для получения дополнительной информации.

  • Щелкните
    ОК
    .ENVI добавляет результат в Диспетчер данных и, если установлен флажок Показать результат , добавляет слой в Диспетчер слоев и отображает выходные данные в окне изображения.
  • Ссылки


    Гласби, К. «Анализ алгоритмов пороговой обработки на основе гистограмм». CVGIP: Графические модели и обработка изображений 55 (1993): 532-537.

    Капур Дж., П. Саху и А. Вонг. «Новый метод определения порога изображения на уровне серого с использованием энтропии гистограммы.” Графические модели и обработка изображений 29, № 3 (1985): 273-285.

    Киттлер Дж. И Дж. Иллингворт. «Пороговое значение минимальной ошибки». Распознавание образов 19 (1986): 41-47.

    Оцу, Н. “Метод выбора порога по гистограммам серого”. Транзакции IEEE по системам, человеку и кибернетике 9 (1979): 62–66.

    Ридлер Т. и С. Кальвард. «Определение порога изображения с использованием метода итеративного выбора.”

    Транзакции IEEE по системам, человеку и кибернетике 8 (1978): 630 – 632.

    Цай, В. “Сохранение момента порога: новый подход”. Компьютерное зрение, графика и обработка изображений 29 (1985): 377-393.

    Автоматический выбор нескольких пороговых значений для сегментации изображения на основе эволюционного подхода

  • [1]

    Ф. Ян, Х. Чжан и К. Р. Кубе, «Многоступенчатый адаптивный метод определения порога», Journal of Pattern Recognition Letter , vol.26, вып. 8. С. 1183–1191, 2005.

    Статья. Google ученый

  • [2]

    Я. Чиу, «Интеллектуальный метод сегментации для системы контроля дефектов в реальном времени», Журнал «Компьютеры в промышленности», , вып. 61, нет. 7. С. 646–658, 2010.

    Статья. Google ученый

  • [3]

    С. Су и А. Амер, «Адаптивная пороговая обработка в реальном времени для обнаружения изменения видео»,

    Proc.Международной конференции по обработке изображений , стр. 157–160, 2006.

    Google ученый

  • [4]

    С.-Й. Чиен, Ю. -В. Хуанг, Б.-Й. Hsieh, S.-Y. Ма, Л.-Г. Чен, «Алгоритм быстрой сегментации видео с подавлением теней, глобальной компенсацией движения и адаптивными пороговыми методами», IEEE Trans. на Мультимедиа , т. 6, вып. 5. С. 732–748, 2004.

    Статья. Google ученый

  • [5]

    J.-Е. Ха, «Группировка содержимого корейских дорожных знаков», Международный журнал управления, автоматизации и систем , т. 9, вып. 6. С. 1187–1193, 2011.

    Статья. Google ученый

  • [6]

    Х. Канг, Ш. Ли и Дж. Ли, «Цветовая модель HCI (Hue-Chroma-Intensity): надежное представление цвета при изменении освещения»,

    International Journal of Control, Automation and Systems , т. 10, вып. 5. С. 963–971, 2012.

    MathSciNet Статья Google ученый

  • [7]

    Н. Оцу, «Метод выбора порога из гистограмм уровней серого», IEEE Trans. по системам, человеку и кибернетике , т. 9, вып. 1. С. 62–66, 1979.

    MathSciNet Статья Google ученый

  • [8]

    P.-S. Ляо, Т.-С. Чен и П.-К. Чанг, «Быстрый алгоритм для многоуровневого определения пороговых значений», Журнал информатики и инженерии, , вып.17, нет. 1. С. 713–727, 2001.

    . Google ученый

  • [9]

    П. Канунго, «Сегментация изображений с использованием пороговых значений и генетического алгоритма», CiteSeerx Digital Library, 2006.

    Google ученый

  • [10]

    L. Hui, C. Shi, A. Min-Si, W. Yi-Qi, «Применение улучшенного генетического алгоритма в сегментации изображений», Proc. Международной конференции по информатике и программной инженерии , стр.898–901, 2008.

    Google ученый

  • [11]

    X. Zhao, M.-E. Ли, С.-Х. Ким, «Улучшенный метод сегментации изображения на основе оптимизированного порога с использованием генетического алгоритма», Proc. Международной конференции по компьютерным системам и приложениям , стр. 921–922, 2008.

    Google ученый

  • [12]

    Л. Лю, Ю. Лю и Ю. Линь, «Адаптивный алгоритм, основанный на сегментации изображения», Proc.2-го Международного симпозиума по электронной торговле и безопасности , стр. 78–80, 2009 г.

    Google ученый

  • [13]

    Х. Юруи и В. Шуанг, «Многоуровневые методы определения порога для сегментации изображения с помощью Otsu на основе QPSO», Proc. Конгресса по обработке изображений и сигналов , стр. 701–705, 2008 г.

    Google ученый

  • [14]

    D.-Y. Хуанг и К.-ЧАС. Ван, «Оптимальное многоуровневое определение порога с использованием двухэтапного подхода оптимизации Otsu», Journal of Pattern Recognition Letter , vol. 30, нет. 3. С. 275–284, 2009.

    MATH Статья Google ученый

  • [15]

    Э. Куэвас, Д. Залдивар и М. Перес-Сиснерос, «Новый подход многопороговой сегментации, основанный на оптимизации дифференциальной эволюции», журнал Expert System with Application , vol.37, нет. 7. С. 5265–5271, 2010.

    Статья. Google ученый

  • [16]

    М. Шринивас и Л. М. Патнаик, «Адаптивные вероятности кроссовера и мутации в генетическом алгоритме», IEEE Trans. по системам, человеку и кибернетике , т. 24, вып. 4. С. 656–667, 1994.

    Статья. Google ученый

  • Автоматическое масштабирование пороговых значений

    Тайм-аут AutoSuspend Задает максимальное время простоя склада перед закрытием.
    Узлы: Мин . : , Макс .:

    Устанавливает минимальное и максимальное количество узлов для кластера хранилища. В максимальное количество узлов ограничено лимитами вашей облачной учетной записи.

    Выберите минимальное и максимальное количество узлов на основе двух факторов:

    • Среднее количество запросов, которые должны выполняться одновременно для ваших рабочих нагрузок. В чем больше запросов должно выполняться одновременно, тем больше требуется узлов.
    • Размер данных, к которым имеют доступ ваши рабочие нагрузки. Можно кэшировать большее количество узлов больше данных, что повышает производительность.
    ВРЕМЯ ОЖИДАНИЯ Устанавливает, как долго запросы ждут в очереди для выполнения. Например, если WaitTime Seconds установлен на 10 , затем, когда выполняющие запросы ждут в очереди 10 секунд, кластер автоматически масштабируется для удовлетворения запросов запросов.
    Изоляция запросов Позволяет виртуальному хранилищу определять на основе значения, установленного вами для hive.query.isolation.scan.size.threshold параметр конфигурации , следует ли создавать выделенные узлы-исполнители для выполнения сложных запросов с большим объемом данных в изоляции.
    Максимальное количество одновременных изолированных запросов Доступно, если включена изоляция запросов. Устанавливает максимум количество изолированных запросов, которые могут выполняться одновременно в собственном выделенном узлы-исполнители. Выберите это число в зависимости от размера сканирования данных для вашего среднего запрос с интенсивным сканированием и большим объемом данных.
    Максимальное количество узлов на изолированный запрос Доступно, если включена изоляция запросов. Устанавливает сколько Узлы-исполнители могут быть созданы для каждого изолированного запроса.

    Оптимизация автоматического выбора пороговых значений обнаружения всплесков с использованием кратного уровня шума

    Abstract

    Установление пороговых значений – часто используемый метод обнаружения всплесков для имплантируемых процессоров нейронных сигналов из-за его вычислительной простоты. Средство для автоматического выбора порога желательно, особенно для систем сбора данных с большим количеством каналов. Оценка уровня шума и установка порога, кратного этому уровню, представляет собой простое в вычислительном отношении средство автоматического выбора порога. Мы представляем анализ этого метода, поскольку он обычно применяется к нейронным сигналам. Четыре разных оператора использовались для оценки уровня шума в нейронных сигналах и установки пороговых значений для обнаружения всплесков. Оптимальный множитель был определен для каждой меры шума с использованием метрики, подходящей для приложения интерфейса мозг-машина.Было обнаружено, что обычно используемый среднеквадратичный оператор наименее полезен для установки порога. Исследователи, использующие эту форму автоматического выбора пороговых значений или разрабатывающие новые неконтролируемые методы, могут извлечь выгоду из представленной здесь схемы оптимизации.

    Ключевые слова: Порог, обнаружение пиков, оценка шума, процессор нейронных сигналов, интерфейс мозг-машина [17, 29, 33, 36]. Однако эти системы имеют значительные ограничения по размеру и мощности, а также по объему и сложности обработки, которую они могут выполнять [16]. Кроме того, временные ограничения должны быть наложены на системы, которые используются в приложениях реального времени, такие как интерфейс мозг-машина (ИМТ). Следовательно, использование порога амплитуды для обнаружения пиков особенно привлекательно для этих систем из-за его относительной простоты. Пороговое значение напряжения было методом выбора для обнаружения всплесков в недавно разработанных имплантируемых процессорах нейронных сигналов [17, 29, 33, 36].

    Мы разработали 96-канальный процессор нейронных сигналов как часть имплантируемой системы BMI [33]. Процессор автоматически устанавливает пороговые значения для каждого канала. Пороговое значение для данного канала устанавливается равным оценке уровня шума на этом канале. Мы хотели знать оптимальный множитель и оптимальную меру шума для использования в этой системе. Несколько групп использовали в качестве порогового значения уровень шума, кратный некоторой мере; однако было использовано несколько различных мер шума. Наиболее часто используемая мера шума – это среднеквадратичное значение (RMS) данных для данного окна, по сути стандартное отклонение данных [9, 11, 14, 19, 29, 31, 35, 41]. Другие использованные меры шума – это среднее отклонение [33, 37] и значение данных, находящихся в заданном процентиле в ранжированном наборе данных [15, 32, 40]. Следует отметить, что все упомянутые выше меры шума не измеряют только шум. На самом деле они рассчитываются на основе всего нейронного сигнала.Выборки, попадающие в заданное окно, могут быть просто шумом, но они также могут быть всплесками. Таким образом, распределение выборок зависит не только от распределения нейронного шума, но также от размера, формы и количества всплесков, попадающих в окно.

    Для эффективного выполнения автоматического выбора порога с использованием показателя шума, кратного количеству шума, мы хотели бы выбрать одно значение множителя и быть уверенным, что оно будет работать достаточно хорошо для всех каналов – даже для каналов, которые имеют разную частоту срабатывания и SNR. Итак, мы хотели бы знать, существует ли относительно последовательный оптимальный множитель для данной меры шума. Множитель, близкий к оптимальному для сигналов с различными характеристиками, будет подходить для всех каналов в такой системе с большим количеством каналов, как наша.

    В этой статье исследуется проблема автоматического выбора порога для обнаружения всплесков. Пороговые значения, вычисленные как кратные четырем различным показателям шума, сравниваются при изменении отношения сигнал / шум, скорости срабатывания и размера окна.Кроме того, в этом исследовании изучается выбор оптимального множителя для каждой из этих мер шума в нейронных сигналах, которые содержат выбросы от одного или двух нейронов. Представленная здесь работа мотивирована вполне реальной проблемой выбора меры шума и умножителя для использования в 96-канальном процессоре нейронных сигналов, описанном в [33]. Хотя результаты, представленные в этой статье, относятся к нашему конкретному методу обнаружения всплесков, концепции и структура оптимизации, используемые для выполнения анализа, применимы в более общем плане.

    2 Методы

    2.1 Моделируемые формы сигналов

    Мы сравнили производительность пороговых значений, вычисленных как кратные четырем различным параметрам шума, на смоделированных реалистичных формах сигналов нейронного сигнала. Чтобы моделировать формы сигналов, мы сначала создали две библиотеки, одна из которых содержит формы сигнала шума, а другая – шаблоны пиков. Библиотека шумов содержала 17 5-секундных сегментов каждый из разных каналов записей кортикального микроэлектрода крысы. Каждый из этих сегментов не имел видимых всплесков и поэтому был классифицирован как шум.Библиотека шаблонов шипов состояла из 10 шаблонов шипов из данных крыс и обезьян. Каждый шаблон представлял собой среднее значение спайков одинаковой формы, извлеченных из одного канала. Шаблоны показаны в. Все записи производились с использованием системы сбора нейронных данных, описанной в [33]. Вкратце, эта система имела частоту дискретизации 31,25 кГц и полосу пропускания от 500 Гц до 6 кГц. Каждая точка данных представляла собой 8-битную выборку. Для каждого канала система вычисляла среднее значение на этом канале и вычитала среднее значение из поступающих выборок.Это привело к практически нулевым средним данным.

    Шаблоны спайков, используемые в смоделированных нейронных сигналах. Вертикальная шкала не указана, потому что амплитуды шаблона были масштабированы на основе отношения сигнал / шум моделируемого сигнала. Для каждого шаблона пунктирная линия показывает нулевую точку вертикальной оси.

    Для каждой моделируемой формы волны случайным образом выбирался 2-секундный интервал от одного из сегментов, содержащихся в библиотеке шумов. Также случайным образом был выбран шаблон для использования в качестве пиковой формы сигнала, который будет вставлен в места в пределах двухсекундной формы сигнала шума.Этот метод моделирования нейронных сигналов широко используется в литературе по обнаружению спайков [2, 4, 5, 7, 24].

    Каждая смоделированная форма волны описывалась двумя параметрами – SNR и частотой срабатывания. SNR использовалось для масштабирования шаблона. Мы определяем SNR как

    SNR = пиковая амплитуда масштабированного шаблона стандартное отклонение 2-секундной формы сигнала шума

    (См. Раздел 4.7.1 для получения дополнительной информации об определении SNR.) Время пиков было выбрано, чтобы определить, где в форме сигнала шума разместить пиковые формы сигнала.Для данной частоты срабатывания соответствующее количество пиков было помещено в форму волны (например, для частоты срабатывания 20 Гц в 2-секундной форме волны будет 40 пиков). Время всплесков было случайным образом выбрано в пределах 2-секундного периода; был установлен рефрактерный период 1,6 мс. Для каждого выбранного времени всплеска форма волны всплеска добавлялась к форме волны шума (что приводило к зашумленной версии «чистого» всплеска), причем часть волны всплеска с наибольшей амплитудой помещалась в выбранное время всплеска.Таким образом, моделирование привело к реалистичным нейронным сигналам с известными значениями отношения сигнал / шум и временами всплесков.

    Вместо того, чтобы моделировать совершенно новую форму волны (с новой формой волны шума, новым шаблоном пиков и совершенно новым временем пиков) для каждой комбинации отношения сигнал / шум и частоты срабатывания, моделировались наборы форм сигналов таким образом, чтобы ограничить все вариации из-за другие факторы, кроме изменения отношения сигнал / шум или скорости стрельбы. Каждый набор форм сигналов был сгенерирован следующим образом:

    1. Произвольно выбрать 2-секундный шумовой сигнал.

    2. Случайным образом выберите шаблон шипа.

    3. Для минимальной процентной ставки, которая еще не моделировалась, сгенерируйте время всплесков. Если время всплесков уже было создано для более низких скоростей стрельбы, начните с них и генерируйте больше, пока не будет сгенерировано количество всплесков, соответствующее текущей скорости стрельбы.

    4. Для каждого интересующего SNR используйте форму сигнала шума, шаблон пиков и время пиков, чтобы сгенерировать полную форму сигнала.

    5. Если моделирование еще не было запущено для наивысшей интересующей скорости срабатывания, вернитесь к шагу 3.

    Процедура, описанная выше, генерирует нейронные сигналы, которые можно рассматривать как содержащие спайки от одного нейрона. Обычно сигналы от нескольких нейронов (или «единиц») наблюдаются на одной внеклеточной форме волны. Чтобы смоделировать это обстоятельство, мы сгенерировали двухэлементные формы волны. Это было сделано путем моделирования одиночного сигнала, как описано выше.Затем к форме сигнала был добавлен второй блок с собственным отношением сигнал / шум и частотой срабатывания. Время пиков для второго блока было выбрано независимо от времени пиков для первого блока. Это создало возможность перекрытия всплесков от разных устройств, что часто наблюдается в реальных нейронных записях. Шаблон был масштабирован в соответствии с SNR второго блока, и выбросы добавлялись в форму волны в выбранные моменты времени, независимо от того, перекрывались ли они с выбросами первого блока.

    2.2 Измерение шума

    Для каждой смоделированной формы волны через форму волны пропускалось скользящее окно. Скользящее окно продвигалось по одной точке вдоль формы волны. Каждое уникальное положение скользящего окна будет называться эпохой . Для каждой эпохи измерение шума производилось с использованием четырех разных операторов – MD, RMS, P84 и PA68. Все эти показатели шума основаны на показателях, которые ранее использовались в литературе по обнаружению нейронных всплесков для установки пороговых значений (см. Раздел 1).MD взял среднее отклонение точек в окне. Моделируемые формы сигналов имели по существу нулевое среднее из-за того, что формы шумовых сигналов были почти нулевыми (см. Раздел 2.1), двухфазной природы шаблонов пиков (позволяющих шаблонам пиков быть близкими к нулевому среднему) и тот факт, что пики составляют лишь относительно небольшой процент от общей формы волны. Следовательно, для вычисления MD мы просто взяли среднее абсолютное значение точек в окне. Среднеквадратичное значение взяло среднеквадратичное значение всех значений в окне.P84 обнаружил 84-й процентиль данных в окне. Этот оператор был основан на методе обнаружения спайков, реализованной в нейросигнальном процессоре смешанных сигналов [15, 40]. PA68 обнаружил 68-й процентиль абсолютного значения данных в окне. Этот оператор был выбран потому, что он сочетает в себе характеристики операторов MD и P84 (взятие абсолютного значения и нахождение процентиля соответственно). Для данных с нулевым средним, нормально распределенными, RMS, P84 и PA68 должны приблизительно соответствовать стандартному отклонению данных.MD должен дать σ2π, где σ – стандартное отклонение данных [8]. Однако наличие всплесков большой амплитуды приводит к тому, что нейронные данные не являются гауссовыми [39]. Таким образом, операторы RMS, P84 и PA68 не обязательно дадут одинаковые результаты.

    Операторы MD и RMS были определены следующим образом:

    MD (X) = 1N∑i = 1N | xi | RMS (X) = 1N∑i = 1Nxi2

    , где N – размер окна; вектор X = { x 1,…, x N } содержит выборки формы сигнала, попадающие в окно; и | · | – функция абсолютного значения. Процентили для операторов P84 и PA68 были найдены с помощью функции квантиля Matlab .

    2.3 Обнаружение всплесков

    Чтобы выполнить обнаружение всплесков, к абсолютному значению данных были применены неадаптивные пороги. Было показано, что этот метод обнаружения всплесков подходит для вычислительно ограниченных систем [28] и используется в нейронном сигнальном процессоре, представленном в [33]. Пороговые значения были рассчитаны как кратные измерениям шума. Для каждой комбинации измерения шума и множителя неадаптивный порог вычислялся для каждой эпохи и применялся ко всей форме сигнала.Таким образом, мы применили десятки тысяч индивидуальных пороговых значений (по одному для каждой пары измерения шума / множителя для каждой эпохи; каждый сигнал длительностью 2 с имеет 62500 точек данных) к каждому смоделированному сигналу. Был установлен рефрактерный период 1,28 мс (40 отсчетов), чтобы один всплеск не вызвал множественных обнаружений. Обнаружения, которые произошли в пределах 0,48 мс (15 отсчетов) от истинного времени всплеска, считались точными обнаружениями. Обнаружения, выходящие за пределы этого временного окна, считались ложными срабатываниями.

    2.3.1 Вероятность обнаружения и частота ложных тревог

    Для каждой комбинации измерения шума и множителя мы вычислили пороговые значения, выполнили обнаружение всплесков и сгенерировали пару значений для характеристики эффективности обнаружения всплесков – вероятность обнаружения ( P D ) и частота ложных срабатываний ( R FA ). Вероятность обнаружения определяется как

    PD = Nправильное фактическое количество шипов в волновой форме

    , а частота ложных тревог определяется как

    RFA = общее количество обнаружений-Nправильная длительность волновой формы

    , где N правильно обнаруженных шипов правильно обнаруженных шипов.Обратите внимание, что в то время как P D безразмерный, R FA имеет единицы ложных тревог в секунду. Значения P D и R FA вычисляются как средние по производительности с использованием пороговых значений, вычисленных для каждой эпохи (см. Раздел 2.3). Используя множество различных множителей (и, следовательно, множество различных пороговых значений), мы смогли сгенерировать кривые полной рабочей характеристики приемника (ROC). В этом исследовании мы использовали 31 множитель в диапазоне от 0 до 15 с шагом 0.5.

    2.3.2 Индекс оптимальности

    Чтобы определить оптимальный множитель для каждой меры шума, мы разработали индекс оптимальности ( OI ). Индекс оптимальности является функцией вероятности обнаружения и частоты ложных срабатываний, поэтому каждая точка на кривой ROC имеет соответствующий индекс оптимальности. Как упоминалось ранее, одним из приложений, в котором пороговое значение амплитуды является подходящим средством обнаружения всплесков, является полностью имплантируемая система сбора нейронных данных.Одной из проблем таких систем является ограниченная пропускная способность, доступная для передачи данных, записанных внутри тела, на внешнее устройство. В этих системах ложные тревоги могут иметь реальную цену за счет увеличения задержек и предотвращения передачи истинных всплесков [6, 33]. Мы сформулировали индекс оптимальности, используя параметры, подходящие для этого типа приложений.

    Наша формула для вычисления индекса оптимальности основана на функции стоимости, использованной в [28]. Мы определяем индекс оптимальности как

    OI = PD − w · (r · PD + RFA) · n · bBW

    , где P D – вероятность обнаружения, w – безразмерный вес, r – ожидаемая частота срабатывания на канал, R FA – частота ложных тревог на канал, n – количество каналов, b – количество байтов, которые будут переданы для каждого обнаруженного всплеска, и BW – доступная полоса пропускания или скорость передачи данных системы сбора данных.Второй член формулы представляет собой долю доступной полосы пропускания, которая необходима для передачи информации об обнаружениях (истинных всплесках или ложных тревогах), умноженную на стоимость использования всей доступной полосы пропускания ( w ). На протяжении всего этого исследования мы использовали 96 каналов для n , 48 байтов на пик для b и 96000 байтов в секунду для BW . Эти значения были взяты из 96-канальной системы, которая отправляет номер канала, временную метку и извлеченную форму волны всплеска для каждого обнаруженного всплеска и имеет ограниченную скорость беспроводной передачи данных [33].Мы также использовали значение 50 пиков на канал в секунду для r и значение 0,1 для w на основе значений, используемых в [28]. Значение, используемое для r , является разумным средним значением для канала с одним или двумя нейронами. Значение w может быть скорректировано в зависимости от того, насколько дорогостоящими считаются ложные срабатывания. Это обсуждается в разделе 4.6.

    В этом исследовании мы вычисляли индекс оптимальности отдельно для каждого отношения сигнал / шум. Это позволило нам найти оптимальный множитель для каждой меры шума для каждого отношения сигнал / шум.

    2.3.3 Оценка оптимальности

    Мы использовали оценку оптимальности, чтобы найти оптимальный множитель, когда все SNR учитывались вместе. Для данного множителя оценка оптимальности представляет собой средневзвешенное значение индексов оптимальности для этого множителя и каждого отношения сигнал / шум.

    optimalityscore = ∑SNRwSNR⋅OISNR

    , где w SNR – вес, используемый для данного SNR, а OI SNR – индекс оптимальности, вычисленный при этом SNR.представлены веса, которые мы использовали. Эти веса соответствуют частоте, с которой формы сигналов данного отношения сигнал / шум были обнаружены в образце реальной нейронной записи. Веса основаны на распределении отношений сигнал / шум, представленном на рисунке 13 в [38]. Этот рисунок содержит гистограммы, которые показывают распределение SNR, наблюдаемое на электродах, имплантированных в моторную кору для каждой из трех обезьян.

    Таблица 1

    Веса, используемые для каждого отношения сигнал / шум при вычислении оценки оптимальности. SNR, которые не указаны в этой таблице, получили нулевой вес.

    9016 0,31 0,13 должно быть указано иначе, что это в статье и в [38]. В [38] SNR определяется как размах амплитуды выбросов, деленный на двукратное стандартное отклонение шума. Шаблоны спайков, использованные в нашем исследовании, имели в среднем размах амплитуды от пика до пика, которые были примерно в 1,5 раза больше их пиковых амплитуд. Чтобы учесть это, мы масштабировали значения SNR, представленные в [38], на 43, чтобы они соответствовали значениям SNR, используемым здесь. Как только это было сделано, мы использовали частоту, с которой формы сигналов данного SNR были найдены в записях из [38], чтобы определить веса, используемые при вычислении оценки оптимальности.

    3 Результаты

    3.1 Формы сигналов одного блока

    Мы смоделировали десять наборов сигналов. В каждом наборе были выбросы от одного блока с SNR в диапазоне от 1 до 15 с шагом 1 и частотой срабатывания от 5 Гц до 50 Гц с шагом 5 Гц. Каждый набор форм сигналов был сгенерирован, как описано в разделе 2.1. Для каждой формы сигнала мы вычислили все четыре меры шума, используя размеры окна 512, 1024, 2048, 4096 и 8192 отсчета, и выполнили обнаружение всплесков, как описано в разделе 2. 3.

    Для десяти форм сигналов с заданным отношением сигнал / шум (от 1 до 15) и частотой срабатывания 20 Гц для построения кривых индекса оптимальности для каждого из четырех показателей шума использовались значения вероятности обнаружения и частоты ложных тревог.Они отображаются в зависимости от значения множителя. Графики основаны на производительности обнаружения всплесков с использованием окна размером 4096 отсчетов. Индексы оптимальности были рассчитаны с использованием общей вероятности обнаружения и частоты ложных срабатываний, измеренных по десяти сигналам с идентичными частотами срабатывания и отношениями сигнал / шум. Кривые построены для SNR от 1 до 15. показывает максимальный индекс оптимальности, достигнутый для каждой меры шума при каждом SNR, и показывает оценку оптимальности для каждого множителя для каждой меры шума.Множитель, получивший наивысшую оценку оптимальности для каждого показателя шума, указан в. Оценки оптимальности также рассчитывались для других комбинаций скорости стрельбы и размера окна. показывает максимальную оценку оптимальности, полученную для каждой меры шума для выбранных комбинаций параметров. В целом, для данного набора параметров сопоставимые максимальные оценки оптимальности были достигнуты по всем измерениям шума для одиночных сигналов.

    Индекс оптимальности в зависимости от значения множителя для каждой меры шума.Частота стрельбы составляла 20 Гц, а размер окна составлял 4096 отсчетов. На каждом графике каждая кривая соответствует разному SNR. Более низкие отношения сигнал / шум указаны в нижней части конверта; более высокие отношения сигнал / шум находятся наверху конверта. Крайняя левая стрелка на каждом графике указывает на кривую, соответствующую SNR, равному 1. Крайняя правая стрелка на каждом графике указывает на кривую, соответствующую SNR, равному 15. Вставки представляют собой увеличенные виды интересующих областей.

    (a) Максимальное значение индекса оптимальности, достигаемое при каждом SNR.Кривая построена для каждого из четырех различных показателей шума. Все четыре кривые лежат почти прямо друг на друге. (b) Оценка оптимальности как функция значения множителя для каждого из четырех показателей шума. Оценка оптимальности – это средневзвешенное значение индекса оптимальности для всех SNR. Кривые RMS, P84 и PA68 лежат почти прямо друг над другом. Графики на этом рисунке основаны на данных, представленных в.

    Таблица 2

    Сравнение оптимальных множителей для различных мер шума.Во втором столбце указан множитель с наивысшей оценкой оптимальности. В третьем столбце указан диапазон, в котором обычно достигается наивысший индекс оптимальности при индивидуальном рассмотрении различных SNR.

    SNR Вес
    2 0,05
    3 0,15
    4 0,31
    7 0,07
    8 0,04
    9 0,02
    10 0,01
    .5
    Измерение шума
    Оператор
    Общий оптимальный коэффициент
    Множитель
    Диапазон типичных оптимальных множителей
    MD 4. 5 4.516 MS 3,5… 4,5
    P84 3,5 3,5… 5,0
    PA68 3,5 3,5… 5,0

    Таблица 3

    Оценка максимальной оптимальности для каждого оператора комбинации скорострельности и размера окна. В каждом из этих случаев множитель, который достиг максимума, составлял 4,5 для оператора MD и 3,5 для каждого из трех других операторов.

    0,5370

    0,53 0,536 502586 50258
    Скорость стрельбы (Гц) Размер окна
    (образцы)
    MD RMS P84 PA68
    5 512. 5309 0,5275 0,5135 0,5218
    5 4096 0,5381 0,5399 0,5370 0,5399 0,5370 0,5368 0,5368
    20 512 0,5424 0,5394 0,5245 0,5329
    20 4096 0. 5528 0,5574 0,5487 0,5486
    20 8192 0,5534 0,5581 0,5508 0,5500 0,5500
    50 4096 0,5573 0,5611 0,5586 0,5585
    50 8192 0. 5576 0,5619 0,5594 0,5591

    3.2 Формы сигналов с двумя единицами

    Мы смоделировали формы сигналов с двумя единицами, в которых первый модуль имел SNR 8, а каждый модуль имел частоту срабатывания 20 Гц. Для каждого набора форм сигналов отношение сигнал / шум второго блока изменялось от 1 до 8 с шагом 1. Десять из этих наборов были смоделированы. Как и в разделе 3.1, было выполнено обнаружение всплесков и рассчитаны индексы оптимальности и оценки. Эти результаты показаны в.Поскольку SNR первого блока поддерживалось постоянным на значении 8, все изменения в SNR, упомянутые на графиках и расчетах, соответствуют SNR второго блока.

    Индекс оптимальности и оценка оптимальности для сигнала с двумя единицами, в котором первая единица имеет ОСШ 8, каждая единица имеет частоту срабатывания 20 Гц, а размер окна составляет 4096 отсчетов. (а) Индекс оптимальности в зависимости от значения множителя для каждого из показателей шума. На каждом графике каждая кривая соответствует разному SNR (от 1 до 8) для второго устройства.Крайняя левая стрелка на каждом графике указывает на кривую, соответствующую SNR, равному 1. Крайняя правая стрелка на каждом графике указывает на кривую, соответствующую SNR, равному 8. (b) Максимальное значение индекса оптимальности, достигаемое при каждом SNR второго блока. . (c) Оценка оптимальности как функция значения множителя для каждого из четырех показателей шума. SNR для второго блока использовался при вычислении оценки оптимальности.

    Точно так же мы смоделировали двухэлементные формы сигнала, в которых первый блок имел отношение сигнал / шум 12.Результаты для этого случая показаны в.

    Индекс оптимальности и оценка оптимальности для сигнала с двумя единицами, в котором первая единица имеет ОСШ 12, каждая единица имеет частоту срабатывания 20 Гц, а размер окна составляет 4096 отсчетов. (а) Индекс оптимальности в зависимости от значения множителя для каждого из показателей шума. На каждом графике каждая кривая соответствует разному SNR (от 1 до 12) для второго устройства. Самая левая стрелка на каждом графике указывает на кривую, соответствующую SNR, равному 1. Крайняя правая стрелка на каждом графике указывает на кривую, соответствующую SNR, равному 12.(b) Максимальное значение индекса оптимальности, достигаемое при каждом SNR второго блока. (c) Оценка оптимальности как функция значения множителя для каждого из четырех показателей шума. SNR для второго блока использовался при вычислении оценки оптимальности.

    3.3 Применение пороговых значений к реальным нейронным данным

    Ключевое различие между применением пороговых значений к имитируемым данным и реальным нейронным данным состоит в том, что истинные времена всплесков известны для имитированных данных, в то время как истинные времена всплесков неизвестны для реальных данных. .В результате анализ, оценивающий эффективность порога (или любой другой метод обнаружения всплесков), не может быть выполнен на реальных данных, поскольку они могут быть на смоделированных данных. Тем не менее, полезно визуализировать применение данной техники обнаружения всплесков к реальным нейронным данным. Мы взяли нейронные данные крысы, записанные с помощью системы сбора нейронных данных, упомянутой в разделе 2.1, и вычислили пороговые значения таким же образом, как и при вычислении пороговых значений для смоделированных данных. Для каждой комбинации меры шума и множителя был вычислен индивидуальный порог для каждой эпохи.Таким образом, для каждой пары «показатель шума / множитель» было сгенерировано распределение пороговых значений для каждой формы нейронного сигнала. представлены два примера нейронных данных вместе с распределениями пороговых значений, вычисленных для выбранных комбинаций показателей шума и множителей. Чтобы уменьшить беспорядок, на рисунке показаны только отрицательные пороги. Однако при применении порога к абсолютному значению данных также будет применяться положительный порог равной величины. Форма волны, показанная на, кажется, имеет пики от одного устройства. Форма волны, показанная на, кажется, имеет пики от двух разных единиц.

    Примеры реальных нейронных данных вместе с пороговыми значениями, вычисленными с использованием различных мер шума и множителей. Представлены гистограммы, показывающие распределение пороговых значений, вычисленных по всем эпохам с использованием определенных комбинаций мер шума и множителей. Множитель указан в скобках рядом с мерой шума. Гистограммы показывают расположение вычисленных отрицательных пороговых значений. Увеличенные просмотры гистограмм показаны в полях под гистограммами.(а) Форма волны показывает 2 секунды нейронных данных, записанных у крысы. Эта форма волны, кажется, имеет пики от одной заметной единицы. (b) Форма волны показывает 2 секунды нейронных данных, записанных у крысы. Эта форма волны, по-видимому, имеет выбросы от двух различимых единиц с заметно разными амплитудами.

    4 Обсуждение

    4.1 Модифицированные критерии оценки детекторов всплесков

    Детекторы всплесков обычно оцениваются и сравниваются на основании производительности либо с фиксированным набором параметров (например, с использованием определенного порога), либо по диапазону параметров (в результате, например, в кривой ROC). Для некоторых типов систем характеристики детектора (обычно выражаемые в таких показателях, как вероятность обнаружения и частота ложных срабатываний) не следует рассматривать изолированно – необходимо учитывать и другие факторы. В частности, для систем с большим количеством каналов с ограниченными ресурсами, такими как имплантируемые ИМТ, должна быть возможность относительно легко устанавливать параметры на удовлетворительные значения. В идеале эти параметры должны определяться автоматически. Полезность детектора, который может работать очень хорошо, когда его параметры установлены оптимально, но будет работать плохо в противном случае, ограничена тем, насколько надежно могут быть выбраны правильные параметры.Еще один фактор, который необходимо учитывать, – сложность реализации детектора спайков [28]. Разработчики имплантируемых нейронных сигнальных процессоров были готовы принять неоптимальную производительность обнаружения всплесков по сравнению с другими типами детекторов всплесков в обмен на простоту реализации схемы обнаружения всплесков порога амплитуды напряжения. Эти системы уже имеют большое количество каналов, и в будущем количество каналов будет только увеличиваться. В результате проблема автоматического выбора пороговых значений является важной.Детекторы всплесков для этих систем следует оценивать не только по их достижимому уровню производительности, но также по их сложности и способности хорошо работать с параметрами, выбранными без надзора.

    4.2 Пороговая стабильность

    Нейронные данные часто думают как состоящие из всплесков большой амплитуды, наложенных на шумовое облако, в основном представляющее фоновую нейронную активность. На вычисления, в которых для оценки уровня шума используется часть записанных данных, будут влиять всплески, которые случаются в пределах окна, в котором производится расчет.Уровень, на который влияет расчет, зависит от скорости стрельбы и SNR шипов, а также от типа расчета.

    Относительно простой способ автоматического вычисления порога состоит в использовании в качестве порогового значения показателя шума, кратного количеству. В этом случае желательно иметь относительно стабильное измерение шума. Пороговые значения, рассчитанные на основе измерения шума, сделанного во время начального периода мониторинга [33], в идеале не должны существенно зависеть от места во времени, в котором происходит период мониторинга (поскольку это по существу случайное).

    4.3 Оптимальные множители для одиночных сигналов

    Необходимость индивидуального выбора множителя для каждого канала по существу сводит на нет цель попытки автоматически установить пороговые значения. Если человеку необходимо посмотреть на каждый канал, чтобы выбрать множитель, он может также напрямую установить порог для каждого канала. Важно знать диапазон, в котором множители близки к оптимальным для сигналов с разными скоростями возбуждения и отношениями сигнал / шум. Таким образом, можно выбрать множитель, который может хорошо работать на многих каналах.

    При выборе множителя возможна некоторая гибкость конструкции. Значение, близкое к верхнему пределу диапазона, ограничит ложные срабатывания, а значение к нижнему пределу увеличит вероятность обнаружения. В то же время желательно иметь широкий диапазон множителей, близких к оптимальным, чтобы производительность не сильно пострадала, пока используется множитель, близкий к оптимальному. Мы использовали индекс оптимальности, описанный в разделе 2.3.2 и вычисленный в разделе 3.1 для сравнения оптимальных множителей для различных мер шума.

    Из этого ясно, что для данной меры шума индекс оптимальности может достигать своего пика при немного разных значениях множителя для разных SNR. В результате невозможно определить единственный оптимальный множитель. Тем не менее, для SNR оптимальный множитель обычно находится в небольшом диапазоне. Эти диапазоны различаются для разных мер шума (). Чтобы выбрать один множитель, который будет использоваться по каналам с множеством SNR, подходит оценка оптимальности, которая вычисляется с использованием весов, соответствующих частоте, с которой возникает данное SNR.

    В то время как кривые индекса оптимальности, показанные на рисунке, выглядят относительно схожими для различных измерений шума, одно заметное различие – это диапазон, в котором отдельные кривые остаются вблизи своих пиков. Кривые остаются вблизи своих пиков в самом широком диапазоне для оператора МД. Для операторов P84 и PA68 диапазон немного уже. Оператор RMS имеет самый узкий диапазон. Обзор литературы показывает, что использовалось много различных множителей [9, 11, 15, 19, 29, 31, 32, 33, 35, 40, 41].В некоторых случаях они могли быть неоптимальными.

    4.4 Влияние нескольких устройств

    В то время как эффективность обнаружения всплесков всеми четырьмя операторами была довольно схожей для сигналов, содержащих всплески только от одного устройства, можно сделать несколько интересных наблюдений относительно производительности для сигналов, содержащих всплески от двух устройств. Во-первых, когда большие пики амплитуды от одного блока присутствуют вместе с более низкими пиками амплитуды от второго блока, максимальные показатели оптимальности, достигаемые оператором RMS при наиболее распространенных SNR (SNR от 3 до 6 согласно) ниже, чем у достигается другими операторами.(Сравните и с.) Во-вторых, кривая оптимальности для оператора RMS достигает максимума левее (при меньшем значении множителя) в случае с двумя единицами, чем в случае с одной единицей. В этом можно убедиться, сравнив и. Для других операторов множитель, для которого показатель оптимальности является наивысшим, оставался неизменным для всех различных комбинаций параметров и исследованных обстоятельств. Это говорит о том, что один множитель может оказаться оптимальным в более общем случае для операторов MD, P84 и PA68, чем для оператора RMS.

    4.5 Сравнение показателей шума

    Не следует недооценивать сложность нейронного шума. Было замечено, что он цветной и нестационарный [12, 24]. Сложность нейронных сигналов, по которым выполняются вычисления шума, дополнительно усложняется наличием всплесков в дополнение к шуму. Эти выбросы искажают распределение выборок в форме волны, поскольку они содержат непропорционально большое количество выборок с высокой амплитудой [39]. В результате не следует автоматически предполагать, что оценки уровня шума (и, следовательно, пороговые значения), вычисленные с помощью различных мер шума, приводят к одинаковой производительности, как это могло бы быть при применении к большим выборкам идеально гауссовских данных. Поскольку статистическая природа общей нервной волны не является простой или очевидной, экспериментальный подход (с использованием реальных данных, а не статистической модели) к рассматриваемой проблеме является оправданным.

    В то время как общая эффективность всех четырех показателей, исследованных в этом исследовании, была довольно схожей, оператор среднеквадратичного значения продемонстрировал несколько неблагоприятных характеристик. Диапазон множителей, при котором данная кривая индекса оптимальности оставалась вблизи своего пика, был самым узким для оператора RMS (раздел 4.3). В случае с двумя единицами оператор RMS имел более низкие показатели максимальной оптимальности и менее согласованный оптимальный множитель, чем другие операторы (раздел 4.4). Кроме того, выполнение операций возведения в квадрат и извлечения квадратного корня, используемых оператором RMS, может быть проблематичным в некоторых типах систем. Это предполагает, что использование оператора процентиля может быть предпочтительным для системы, использующей процессор смешанных сигналов [15, 40], а использование оператора среднего отклонения может быть предпочтительным для системы, использующей цифровой процессор с ограниченными ресурсами памяти [33].

    4.6 Ограничения и расширения

    Следует отметить, что результаты, представленные в разделах 3.1 и 3.2 и обсуждаемые в разделах 4.3 и 4.4, используют конкретное значение веса w . Этот вес связан со стоимостью ложных срабатываний. Эффект ложных срабатываний может варьироваться от простого неудобства до серьезного падения производительности в зависимости от обстоятельств. Например, в проводной системе записи, в которой всплески обнаруживаются и извлекаются практически без ограничения количества всплесков и в которой будет выполняться надежный процесс сортировки всплесков (что означает, что большинство ложных извлечений позже будет классифицировано как шум, а не чем истинные пики), ложные срабатывания нежелательны, но должны иметь лишь незначительное влияние на производительность системы.В этом случае акцент должен быть сделан на выборе множителя, обеспечивающего высокую вероятность обнаружения.

    В случае полностью имплантируемой системы сбора нейронных данных с ограниченной скоростью передачи данных ложные срабатывания будут занимать ценную полосу пропускания и, возможно, могут предотвратить передачу некоторых истинных всплесков [33]. Даже если сортировка пиков выполняется после того, как извлеченные пики получены вне тела (снова классифицируя ложные срабатывания как шум), некоторая истинная информация о пиках может быть безвозвратно утеряна из-за ложных срабатываний.Стоимость ложных срабатываний может быть относительно высокой в ​​этом случае, если скорость передачи данных, необходимая для истинных всплесков, близка к доступной скорости передачи данных.

    Другой случай – система, которая не использует сортировку пиков, а вместо этого просто обрабатывает информацию об обнаружении пиков. Эта система в конечном итоге будет обрабатывать ложные срабатывания точно так же, как настоящие всплески. Таким образом, ложные срабатывания никогда не будут устранены, и это может отрицательно повлиять на производительность системы. В этом случае множители, приводящие к множеству ложных срабатываний, не будут считаться оптимальными.

    Из этих примеров ясно, что множитель, который считается оптимальным в одном случае, может не считаться оптимальным в другом. В этом исследовании мы рассмотрели один возможный случай. Из, мы можем видеть, что пороги, вычисленные с множителями, которые были сочтены оптимальными в этом исследовании, падают очень близко к границе шумового облака. Вероятно, что при использовании этих пороговых значений произойдет ложное срабатывание. Использование больших множителей снизит вероятность ложных срабатываний, но также может привести к большему количеству необнаруженных истинных всплесков.

    Это исследование, как и все исследования, имело ограниченный объем. Можно было бы исследовать, казалось бы, бесконечные комбинации SNR, частоты импульсов и размеров окон, особенно когда допускаются выбросы от нескольких нейронов в заданной форме волны. В этом исследовании изучалось только ограниченное подмножество возможных комбинаций параметров. Тем не менее, многие идеи и методы, представленные в этой статье, могут быть расширены и применены к обстоятельствам и методам обнаружения всплесков, которые не совсем соответствуют тем, которые представлены в этом исследовании.Например, мы выполнили те же анализы, которые описаны в этой статье, с использованием адаптивных пороговых значений, а не неадаптивных пороговых значений. Адаптивные пороги были построены путем установки порога в каждой точке, кратного измерению шума, вычисленному за эпоху, заканчивающуюся в этой точке. Мы обнаружили, что результаты с использованием адаптивных порогов очень похожи на среднюю производительность неадаптивных порогов, представленных здесь.

    Кроме того, эта работа применима не только к имплантируемым системам сбора нейронных данных.Пороговое значение напряжения широко используется для обнаружения нейронных всплесков во многих различных контекстах [9, 11, 14, 15, 17, 18, 19, 23, 26, 29, 30, 31, 32, 33, 35, 36, 37, 40 , 41]. Существуют и другие средства обнаружения всплесков, которые могут улучшить характеристики обнаружения всплесков [1, 2, 3, 7, 10, 13, 20, 21, 22, 24, 39]. Тем не менее, пороговое значение амплитуды напряжения, даже с его неидеальными характеристиками обнаружения всплесков напряжения, является преобладающим методом обнаружения всплесков напряжения. Во многом это связано с его простотой и простотой реализации.Автоматический выбор порога желателен в самых разных обстоятельствах.

    Наконец, мы предлагаем учитывать возможность простого и надежного выбора параметров, обеспечивающих хорошую производительность в широком диапазоне реальных обстоятельств, при разработке и оценке методов обнаружения всплесков. Это особенно верно для методов обнаружения спайков, предназначенных для использования в имплантируемых системах. Представленная здесь схема оптимизации может быть полезна при разработке и оценке многих из этих методов.

    4.7 Заключительные примечания

    4.7.1 SNR

    В литературе по обработке нейронных всплесков не найдено согласованного определения SNR. В этой статье используются два часто используемых определения (см. Раздел 2.1) [7, 24, 41] и одно, в котором числителем отношения является среднеквадратичное значение шаблона, а не пиковая амплитуда шаблона [2, 9, 25, 34, 39]. Используются и другие определения [5, 10, 21, 22, 38]. Определение отношения сигнал / шум, основанное на пиковой амплитуде, хорошо согласуется со схемой обнаружения, в которой используется порог амплитуды, поскольку только часть пика с высокой амплитудой может пересечь порог и привести к обнаружению.Кроме того, на вычисления SNR, основанные на среднеквадратичном значении всплеска, влияет предполагаемая временная длительность всплеска. В общем, точно не определено, какая именно часть полной нервной волны должна считаться частью всплеска. Полезное замечание по SNR см. В [24].

    4.7.2 Параметры производительности обнаружения всплесков

    В разделе 2.3.1 мы характеризуем эффективность обнаружения всплесков двумя параметрами – P D и R FA .Мы определили R FA как количество ложных тревог, деленное на временную продолжительность сигнала. В литературе по обнаружению пиков более распространено отображение P D в зависимости от вероятности ложной тревоги ( P FA ) или «коэффициента ложных тревог» [5, 10, 18, 21, 24] . Обычно они определяются как количество ложных срабатываний, деленное на общее количество обнаружений. Поскольку для реалистичной частоты срабатывания импульса одиночные импульсы нейрона составляют лишь небольшой процент от общей нервной волны, количество ложных срабатываний практически не зависит от частоты срабатывания.Скорее, количество ложных срабатываний зависит от характеристик шума и параметров обнаружения пиков. Знаменатель R FA также не зависит от скорострельности; таким образом, R FA практически не зависит от скорости стрельбы. С другой стороны, знаменатель P FA (а именно, сумма ложных тревог и истинных обнаружений) зависит от скорости стрельбы. Следовательно, P FA может сильно зависеть от скорострельности.В грубом смысле, для данного порога R FA можно рассматривать как меру уровня шума, а P D можно рассматривать как меру уровня сигнала, независимо от стрельбы. темп. Хотя графики P D по сравнению с R FA не совсем соответствуют классическим кривым ROC, они представляют тот же общий тип информации. Некоторые другие также построили график зависимости вероятности обнаружения от частоты ложных срабатываний [22, 27].

    Как использовать Dynamics Processing: начало работы с компрессорами, затворами и т. Д.

    Аудиосигналы имеют очень широкое отношение пикового уровня к среднему уровню сигнала, иногда называемое динамическим диапазоном, которое представляет собой разницу между самым громким и самым тихим уровнями. Это может создать проблемы как в живом, так и в записывающем окружении при каскадировании усиления сигнала, потому что, когда применяется достаточное усиление для адекватного захвата самого тихого уровня, пиковый сигнал может вызвать перегрузку звуковой цепи, что приведет к искажению сигнала.Обработка динамики – это процесс изменения динамического диапазона аудиоисточника, чтобы упростить его включение в общий микс. Распространенные типы динамических процессоров включают:

    • Компрессор. Компрессор – это тип усилителя, в котором коэффициент усиления зависит от уровня сигнала, проходящего через него. Вы можете установить максимальный уровень, через который компрессор может пройти, тем самым вызывая автоматическое снижение усиления выше некоторого заранее определенного уровня сигнала, также известного как «порог».«Пунш, кажущаяся громкость и присутствие – вот лишь три из многих терминов, используемых для описания эффектов сжатия.
    • Ограничители. Подобно компрессору, лимитер – это усилитель, который ограничивает верхний динамический диапазон сигнала до определенного порога. В отличие от компрессора, который работает постепенно, чтобы уменьшить сигнал, лимитер предотвращает практически любое увеличение усиления на верхнем конце динамического диапазона.
    • Расширители. Расширители увеличивают динамический диапазон сигнала после того, как сигнал пересекает пороговое значение.Есть два основных типа расширения: динамическое и нисходящее.
    • Шумовые ворота. Шумоподавитель помогает уменьшить нежелательные звуки, позволяя слышать сигнал только после того, как он превысит определенную амплитуду.

    PreSonus собрал это краткое руководство, чтобы ответить как на часто задаваемые вопросы, так и объяснить терминологию динамики

    Динамический диапазон можно определить как соотношение между максимально возможным уровнем звука и минимально возможным уровнем.Например, если процессор заявляет, что максимальный входной уровень до искажения составляет +24 дБн, а минимальный уровень шума на выходе составляет -92 дБн, то общий динамический диапазон процессора составляет 116 дБ (24 + 92 = 116 дБ).

    Некоторые стили музыки намного более динамичны, чем другие. Например, средний динамический диапазон оркестрового исполнения может варьироваться в среднем от -50 дБн до +10 дБн. Это соответствует динамическому диапазону 60 дБ. Хотя 60 дБ может показаться не большим динамическим диапазоном, посчитайте, и вы обнаружите, что +10 дБн в 1000 раз громче, чем -50 дБн!

    Рок-музыка, с другой стороны, имеет гораздо меньший динамический диапазон: обычно от -10 дБн до +10 дБн, или 20 дБ.Это делает микширование различных сигналов рок-исполнения гораздо более утомительной задачей, потому что разница в уровнях между инструментами гораздо более тонкая, поэтому простое использование фейдеров для балансировки микса не решит проблему в одиночку.

    Сжатие

    Компрессоры

    обычно используются для многих аудиоприложений и работают, понижая самый верхний динамический диапазон сигнала до установленного порога. Как только сигнал превысит этот порог, компрессор включится и уменьшит его на заданную величину.Компрессоры также позволяют инженеру определять, насколько быстро будет задействовано снижение усиления и насколько медленно оно будет отпускаться.

    Сжатие уменьшает величину, на которую выходной уровень сигнала может увеличиваться относительно входного уровня. Это полезно для уменьшения динамического диапазона инструмента или вокала, что позволяет избежать искажения вывода. Это также помогает в процессе микширования, уменьшая количество изменений уровня, необходимых для конкретного инструмента.

    Насколько сильно компрессор снижает сигнал, определяется двумя параметрами: отношением и порогом.Коэффициент 2: 1 или меньше считается умеренным сжатием, уменьшая выходной сигнал в два раза для сигналов, которые превышают порог сжатия. Коэффициенты выше 10: 1 считаются жесткими ограничениями. Предполагая номинальный уровень входного сигнала, при понижении порога сжатия большая часть входного сигнала сжимается.

    Итак, как помогает сжатие?

    Возьмем, к примеру, вокальное исполнение, которое обычно имеет широкий динамический диапазон. Переходные процессы – это обычно самые громкие части любого инструмента, но они могут выходить далеко за пределы среднего уровня вокального сигнала.Это означает, что уровень меняется непрерывно и резко. Эта проблема усугубляется тем, что многие вокалисты передвигаются перед микрофоном во время выступления, из-за чего выходной уровень неестественно меняется вверх и вниз.

    Одно из решений этой проблемы известно как «использование фейдера». Как следует из названия, это означает, что звукорежиссер постоянно держит палец на фейдере канала, отслеживая уровень, чтобы гарантировать, что он никогда не будет слишком тихим или слишком громким. Хотя это решение может работать, если у вас есть очень внимательный звукорежиссер, который занимается только одним или двумя каналами, это не лучшее решение для сложного микширования.Здесь в дело вступает компрессор.

    Компрессор автоматически регулирует усиление без изменения тонкостей исполнения, исправляя эту проблему, уменьшая громкие звуки до уровня, достаточного для совместимости с общей производительностью.

    Допустим, вы микшируете рок со средним динамическим диапазоном 20 дБ (от -10 дБн до +10 дБн). Вы хотите добавить в микс несжатый вокал. Средний динамический диапазон несжатого вокала составляет около 40 дБ, от тихих -30 дБн до +10 дБн.Отрывки с уровнем +0 dBu и выше будут довольно четко слышны в миксе. Однако пассажи с уровнем -20 дБн и ниже никогда не будут слышны из-за шума остальной части микса. В этой ситуации можно использовать компрессор для уменьшения (сжатия) динамического диапазона вокала до примерно 10 дБ (от 0 дБн до +10 дБн). В этом динамическом диапазоне более тихие аспекты исполнения по-прежнему намного выше нижнего уровня микса, а более громкие фразы не заглушают микс, позволяя вокалу «сидеть на дорожке».”

    То же самое можно сказать о любом инструменте в миксе. У каждого инструмента есть свое место, и хороший компрессор может помочь инженеру создать общую смесь. Например, бас-барабан может затеряться в стене электрогитар. Независимо от того, насколько повышен уровень, басовый барабан остается потерянным в «грязи». Прикосновение к компрессии может усилить звук бас-барабана, позволяя ему пробивать, не поднимая уровень вверх. Соло-гитара может казаться замаскированной ритм-гитарами.Компрессия может заставить ваш лидер взлететь над дорожкой, не проталкивая фейдер сквозь крышу. Бас-гитару бывает сложно записать. Последовательный уровень с хорошей атакой может быть достигнут с помощью правильной компрессии, что придает басу мощь, необходимую для воспроизведения низа микса.

    Из-за этого большинству инструментов требуется некоторая форма компрессии, часто очень тонкая, чтобы правильно слышать в миксе. Конечно, если инструмент идеально вписывается в микс без компрессии, не связывайтесь с ним.Но в большинстве случаев он вам понадобится.

    Сверхкомпрессия: когда слишком много – значит слишком много

    Хорошо спроектированный и правильно настроенный компрессор не должен быть слышен – если, конечно, это сделано специально для эффекта, но это уже другая статья.

    Слишком сильная компрессия может нарушить акустический динамический отклик выступления. Более того, некоторые люди используют сильную компрессию, чтобы сделать свой микс как можно более громким, имитируя то, что они слышат по радио, но лучшие профессионалы обычно получают этот эффект путем тщательной компрессии во время мастеринга, а не во время трекинга и микширования.

    Если вы используете много компрессии в своих треках и миксе, вы можете уменьшить динамический диапазон до такой степени, что вы не оставили мастеринг-инженеру достаточной гибкости. Так что используйте сжатие часто, но не переусердствуйте, если вы не делаете это как эффект. Вы все еще хотите, чтобы ваш микс «дышал». Если кажется, что он поднимается до одного уровня и остается там, не двигаясь, вы, вероятно, слишком сильно подавили свои сигналы.

    Боковое соединение компрессора

    Сайдчейн компрессора позволяет снизить уровень одного источника входного сигнала, чтобы освободить место для другого.Это особенно полезно в прямом эфире или в приложениях, где музыка и комментарии воспроизводятся одновременно. В записывающих приложениях это обычно достигается за счет тщательной автоматизации уровня. Сайдчейн компрессора позволяет достичь аналогичного результата без необходимости использовать фейдеры. Благодаря этому микшеры StudioLive® Series III и Studio One® обеспечивают сайдчейн.

    Ниже приведены два наиболее распространенных варианта использования:

    • Dialogue Ducking. Это, вероятно, наиболее известное приложение для сайдчейна компрессора.Рассмотрим обычную ситуацию в Доме Поклонения, когда пастор ведет медитацию, пока играет пианино или заранее записанная музыка. Примените компрессор к музыкальной стереодорожке с довольно низким порогом, высоким коэффициентом, быстрой атакой и длительным временем восстановления, используя канал микрофона пастора в качестве ключевого источника для компрессора. Теперь компрессор будет реагировать на колебания уровня микрофона пастора, позволяя музыке естественным образом подниматься и опускаться в противовес речевому образцу.
    • Извлечение ударного барабана. В некоторых случаях линия синтезаторной бас-гитары или загруженная партия бас-гитары мешает присутствию бас-барабана и пробивает микс. Для этого приложения вы примените компрессор к бас-каналу, используя канал бас-барабана в качестве ключевого источника, позволяя бас-бочке пробивать басовую линию.

    Компоненты компрессора

    • Атака. Устанавливает скорость, с которой компрессор воздействует на входной сигнал.Медленное время атаки позволяет начальному компоненту сигнала (обычно называемому начальным переходным процессом) проходить без сжатия, тогда как быстрое время атаки запускает сжатие немедленно, когда сигнал превышает пороговое значение.
    • Автоматический режим. Фиксирует время атаки и восстановления в соответствии с предварительно запрограммированной кривой. Каждый цифровой микшер StudioLive предлагает эту функцию, помогая упростить сжатие как для новичков, так и для раздраженных профессиональных пользователей.
    • Степень сжатия. Коэффициент устанавливает крутизну сжатия, которая является функцией выходного уровня в зависимости от входного уровня. Например, если у вас установлено соотношение 2: 1, любые уровни сигнала выше порогового значения будут сжаты с соотношением 2: 1. Это означает, что на каждые 2 дБ повышения уровня выше порогового значения мощность компрессора будет увеличиваться только на 1 дБ.
    • Жесткое / мягкое колено. При сжатии жесткого перегиба уменьшение усиления, применяемое к сигналу, происходит, как только сигнал превышает уровень, установленный пороговым значением.При компрессии с мягким перегибом начало уменьшения усиления происходит постепенно после того, как сигнал превысил пороговое значение, создавая более музыкальный отклик (для некоторых).
    • Упреждающее сжатие . Некоторые цифровые компрессоры могут анализировать то, что они собираются обработать («смотреть вперед»), и могут помещать время атаки прямо в начало – или даже раньше – звука, что приводит к нулевому времени атаки. Это отлично подходит для улавливания нежелательных переходных процессов, но его следует использовать с осторожностью, чтобы не удалить нежелательные переходные процессы, такие как атака малого барабана.Из-за количества вычислительной мощности, необходимой для этого анализа, предварительные компрессоры чаще всего встречаются в виде надстроек, таких как PreSonus Channel Strip, Compressor, Multiband Dynamics и Tricomp plug-ins для Studio One.
    • Усиление макияжа. При сжатии сигнала уменьшение усиления обычно приводит к общему ослаблению уровня. Регулятор усиления позволяет восстановить эту потерю уровня и отрегулировать громкость до уровня предварительной компрессии (при желании).
    • Выпуск . Устанавливает время, необходимое компрессору для возврата к нулю уменьшения усиления (без уменьшения усиления) после перехода ниже порога компрессии. Очень короткое время восстановления может привести к прерывистому или «дергающемуся» звуку, особенно при сжатии инструментов с большим количеством низкочастотных компонентов, таких как бас-гитара. Очень долгое время восстановления может привести к чрезмерно сжатому или «сдавленному» звуку. Однако все диапазоны выпуска могут быть полезны, и вам следует поэкспериментировать, чтобы ознакомиться с различными звуковыми возможностями
    • Порог. Когда амплитуда (уровень) сигнала превышает пороговое значение, включается компрессор. При понижении порога компрессия начинается с более низкой амплитуды (громкости) и дополнительно ограничивает динамический диапазон сигнала.

    Настройки сжатия: начальные точки

    Ниже приведены предустановки сжатия, которые использовались в популярном, но снятом с производства PreSonus BlueMax. Мы включили их в качестве отправной точки для начала.

    вокал

    Мягкий. Это легкая компрессия с низким коэффициентом сжатия для баллад, обеспечивающая более широкий динамический диапазон. Это хорошо для живого использования. Эта настройка помогает вокалу «сидеть в треке».

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    -8,2 дБ 1,8: 1 0,002 мс 38 мс

    Средний. У этого параметра больше ограничений, чем у параметра «Мягкое сжатие», что дает более узкий динамический диапазон. Он больше сдвигает вокал в миксе.

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    -3,3 дБ 2,8: 1 0,002 мс 38 мс

    Крикун. Этот параметр предназначен для громкого вокала. Это довольно жесткая настройка компрессии для вокалиста, который много и выключается из микрофона. Это ставит голос «вам в лицо».

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    -1,1 дБ 3,8: 1 0,002 мс 38 мс

    Ударные

    Малый барабан / бас. Эта настройка разрешает прохождение первого переходного процесса и сжимает остальную часть сигнала, обеспечивая резкий «щелчок» впереди и более длительное освобождение.

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    -2,1 дБ 3,5: 1 78 мс 300 мс

    Левый / правый (стерео) накладные расходы. Низкое соотношение и порог в этой настройке дают «жирный» контур для выравнивания звука от накладных микрофонов ударных. Низкие частоты увеличены, и общий звук более присутствующий и менее окружающий. Вы получаете больше «стрелы» и меньше «места».

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    -13,7 дБ 1,3: 1 27 мс 128 мс

    Грифовые инструменты

    Бас-гитара. Быстрая атака и медленное отпускание в этой настройке усиливают электрический бас и дают вам контроль над более стабильным уровнем.

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    -4,4 дБ 2,6: 1 45,7 мс 189 мс

    Акустическая гитара. Эта настройка подчеркивает атаку акустической гитары и помогает поддерживать ровный уровень сигнала, не давая акустической гитаре исчезнуть в треке.

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    -6,3 дБ 3,4: 1 1471 мс 400 мс

    Электрогитара. Это настройка для ритм-гитары «кранч». Медленная атака помогает ближе познакомиться с ритм-гитарой и придает мощь вашему кранчу.

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    -0,1 дБ 2,4: 1 26 мс 1471 мс

    Клавиатуры

    Фортепиано. Это специальная настройка для равномерного распределения по клавиатуре. Он разработан, чтобы помочь ровно поднять верх и низ акустического пианино. Другими словами, это помогает слышать левую руку вместе с правой.

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    -10,8 дБ 1,9: 1 108 мс 112 мс

    Synth. Быстрая атака и отпускание в этой настройке можно использовать для ударов рогом синтезатора или для басовых линий, играемых на синтезаторе.

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    -11,9 дБ 1,8: 1 0,002 мс 85 мс

    Оркестровый. Используйте этот параметр для струнных пэдов и других типов синтезируемых оркестровых партий. Это уменьшит общий динамический диапазон для более легкого размещения в миксе.

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    3,3 дБ 2,5: 1 1,8 мс 50 мс

    Стереомикс

    Стерео ограничитель. Как следует из названия, это установка жесткого лимитера, или «кирпичной стены», идеальная для управления уровнем на двухдорожечной микшерной деке или стереовыходе.

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    5,5 дБ 7,1: 1 0,001 мс 98 мс

    Контур. Этот параметр делает основной микс жирнее.

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    -13,4 дБ 1,2: 1 0,002 мс 182 мс

    Эффекты

    Сжать. Это динамическая компрессия для сольной работы, особенно для электрогитары.Это дает вам гладкий звук «Tele / Strat». Это настоящая классика.

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    -4,6 дБ 2,4: 1 7,2 мс 471 мс

    Насос. Это настройка, позволяющая заставить компрессор «накачивать» желаемым образом.Этот эффект хорош для малых барабанов, так как увеличивает длину переходного процесса за счет повышения сигнала после начального пика.

    Порог Передаточное число Атака Выпуск
    0 дБ 1,9: 1 1 мс 0,001 мс

    Ограничители

    На простейшем уровне ограничитель – это компрессор, который настроен на предотвращение любого повышения уровня сигнала выше порога.Например, если у вас установлена ​​ручка порога на 0 дБ, а коэффициент полностью повернут по часовой стрелке, компрессор становится ограничителем на 0 дБ, так что выходной сигнал не может превышать 0 дБ независимо от уровня входного сигнала. Обычно степень сжатия 10: 1 считается ограничивающей.

    Настоящий аналоговый ограничитель пиков – это не просто компрессор с высоким коэффициентом сжатия. Схема детектора компрессора обычно предназначена для определения среднеквадратичных или средних уровней, поэтому переходные пики обычно превышают пороговый уровень компрессора.Истинный ограничитель пиков использует схему детектора, которая реагирует на пиковые уровни энергии и, таким образом, реагирует быстрее.

    Шумовые ворота

    Шумоподавление – это процесс удаления нежелательных звуков из сигнала путем ослабления всех сигналов ниже установленного порога. Как описано, гейт работает независимо от аудиосигнала после «срабатывания» сигналом, пересекающим пороговое значение гейта. Ворота будут оставаться открытыми, пока сигнал выше порога. Как быстро ворота открываются, чтобы пропустить “хороший” сигнал, определяется временем атаки.Как долго ворота остаются открытыми после того, как сигнал опустился ниже порогового значения, определяется временем удержания. Скорость закрывания ворот определяется выпуском. Насколько гейт ослабляет нежелательный сигнал в закрытом состоянии, определяется диапазоном.

    Изначально шумовые ворота

    были разработаны для устранения посторонних шумов и нежелательных артефактов из записи, таких как шипение, грохот или переходные процессы от других инструментов в комнате. Поскольку шипение и шум не такие громкие, как звук записываемого инструмента, правильно настроенный гейт позволит пройти только предполагаемому звуку; громкость всего остального снижена.Это не только удалит нежелательные артефакты, но и добавит четкости и ясности желаемому звуку. Это очень популярное приложение для шумовых гейтов, особенно с ударными инструментами, поскольку оно добавляет ударности или «сжимает» ударный звук и делает его более выраженным.

    Рассмотрим пример сжатого вокала, который мы привели ранее; теперь у вас есть динамический диапазон 20 дБ для вокального канала. Проблемы возникают, когда шум или инструменты (кондиционер, громкий барабанщик и т. Д.) На заднем плане вокального микрофона становятся более слышимыми после увеличения нижнего предела динамического диапазона.Вы можете попытаться заглушить вокал между фразами, чтобы удалить нежелательные звуки; однако это, вероятно, закончится плачевно. Лучше использовать шумоподавитель. Порог шумового гейта может быть установлен в нижней части динамического диапазона вокала, скажем -10 дБн, чтобы гейт перекрывал нежелательные сигналы между фразами.

    Шумовые ворота также часто используются на ударных. Если вы когда-либо микшировали живой звук, вы знаете, что тарелки могут создавать проблемы, просачиваясь через том-микрофоны.Как только вы добавляете некоторые высокие частоты, чтобы добиться от тома некоторой отдачи, тарелки вылетают из строя, отправляя рупорные динамики на ваших громкоговорителях на небольшую орбиту. Если вы отключите эти том-микрофоны, чтобы тарелки больше не звенели сквозь них, это даст вам огромный импульс в очищении всего микса.

    Сайдчейн и фильтрация ключей с помощью шлюза

    Некоторые шумоподавители, например, на цифровых микшерах StudioLive, позволяют вам установить частоту, с которой будет открываться гейт. Установка определенной частоты в дополнение к определенному уровню децибел обеспечивает большее формирование звука.Правильно установленный ключевой фильтр на гейте может значительно улучшить общее качество звука микса.

    Например, если вы вставляете гейт в микрофон малого барабана, вы можете получить достаточно звука из бочки, чтобы открыть гейт. Здесь может пригодиться ключевой фильтр. Установив ключевой фильтр на частоту, на которой резонирует малый барабан, вы можете настроить гейт так, чтобы он открывался только при ударе по малому барабану. Это отфильтрует все посторонние шумы и даст вашему малому барабану больше присутствия, чтобы пробить микс с большей отдачей.

    Ключевой фильтр на микшерах StudioLive обеспечивает дополнительное управление, позволяя вам запускать его по выбранному каналу или сигналу шины или путем подключения его к другому каналу и использования его сигнала в качестве источника. Это позволяет вам выбрать другой канал в качестве источника запуска для ключевого фильтра StudioLive Gate. Сайдчейнинг имеет множество применений, два из самых распространенных:

    • Затяните ритм-секцию . Вы можете использовать боковой ключевой фильтр, чтобы усилить ритм-секцию, подключив канал бас-барабана к каналу баса и настроив гейт на открытие с частотой бочки.Это в сочетании с быстрой атакой и отпусканием сделает вашу ритм-секцию более связной. Увеличьте время расслабления, чтобы ослабить ощущение. Обратите внимание, что хотя подключение бас-барабана к бас-каналу может усилить хорошую ритм-секцию и сделать их звучание еще лучше, это не исправит проблемы с синхронизацией и фактически усугубит их, если ваш бас-гитарист и барабанщик не в кармане. .
    • Ритмический эффект. Еще одно прекрасное использование сайдчейна – это эффект в производстве EDM.Попробуйте связать барабанную петлю с устойчивым источником, например пэдами или струнными. Таким образом, каждый раз, когда удар барабана запускает ключевой фильтр, ваш сустейн-источник будет слышен. Между попаданиями этот источник будет отключен. Игра с атакой и отпусканием превратит этот эффект из ритмичного пульса в прерывистое заикание.

    Компоненты шумоподавителя

    • Атака. Время атаки ворот устанавливает скорость, с которой ворота открываются. Высокая скорость атаки имеет решающее значение для ударных инструментов, тогда как такие сигналы, как вокал и бас-гитара, требуют более медленной атаки.Слишком быстрая атака на этих медленно нарастающих сигналах может вызвать артефакт в сигнале, который будет слышен как щелчок. Все ворота могут щелкать при открытии, но правильно установленные ворота никогда не щелкают.
    • Удерживать. Время удержания используется для того, чтобы шлюз оставался открытым в течение фиксированного периода после того, как сигнал упадет ниже порога стробирования. Это может быть очень полезно для таких эффектов, как gated snare, когда гейт остается открытым после удара по малому в течение времени удержания, а затем внезапно закрывается.
    • Ключевой фильтр. Key Filter – это фильтр с переменной частотой, который позволяет вам удалять проблемные частоты из сигнала триггера гейта. Допустим, вы хотите использовать гейт малого барабана, чтобы гейт открывался каждый раз, когда барабанщик ударяет по малому, пропуская малый барабан, а затем снова закрывается. Это можно использовать как эффект или просто для того, чтобы шум, просачивающийся в малый микрофон, не испортил общий звук. Чтобы открыть гейт, вы используете копию необработанного сигнала с микрофона малого барабана, чтобы запустить гейт, позволяя звуку малого барабана пройти.Проблема в том, что другие инструменты – особенно тарелки – часто просачиваются в малый микрофон, и они могут случайно запустить гейт. Ключевой фильтр позволяет отфильтровать высокие частоты на тарелках, так что для запуска гейт остается только сигнал малого барабана.
    • Ключ Слушайте. Key Listen позволяет прослушивать сигнал триггера гейта, чтобы вы могли регулировать частоту Key Filter до тех пор, пока проблемные частоты не будут устранены.
    • Диапазон. Диапазон гейта – это величина уменьшения усиления, производимого гейтом. Следовательно, если диапазон установлен на 0 дБ, сигнал не изменится, когда он пересечет пороговое значение. Если диапазон установлен на -60 дБ, сигнал будет стробирован (уменьшен) на 60 дБ.
    • Выпуск . Время открытия ворот определяет скорость, с которой ворота закрываются. Время затухания обычно должно быть установлено таким образом, чтобы не влиять на естественное затухание стробируемого инструмента или вокала. Более короткое время восстановления помогает убрать шум в сигнале, но может вызвать «дребезг» в ударных инструментах.Более длительное время выхода обычно устраняет «дребезг» и должно быть установлено путем внимательного прослушивания для наиболее естественного выхода сигнала.
    • Порог. Порог ворот устанавливает уровень, при котором ворота открываются. По сути, все сигналы выше порогового значения проходят без изменений, тогда как сигналы ниже порогового значения снижаются по уровню на величину, установленную регулятором диапазона. Если порог установлен полностью против часовой стрелки, гейт выключен (всегда открыт), позволяя всем сигналам проходить через него без изменений.

    Расширители

    Основное различие между расширением и шумоподавлением заключается в том, что расширение зависит от уровня сигнала после того, как уровень пересекает пороговое значение, тогда как истинный шумовой вентиль работает независимо от уровня сигнала, превышающего пороговое значение.

    На практике расширители и шумоподавители используются практически одинаково. Основное отличие состоит в том, что эспандер более плавный и постепенный, что облегчает правильную настройку времени атаки и восстановления.

    Расширители

    можно разделить на две категории: динамические и нисходящие.

    • Расширение вниз. Расширение вниз – наиболее распространенное расширение, используемое при живом звучании и записи. В отличие от сжатия, которое снижает уровень сигнала после того, как он поднимается выше порога сжатия, расширение уменьшает уровень сигнала после того, как сигнал становится ниже порога расширения. Величина снижения уровня определяется степенью расширения. Например, коэффициент расширения 2: 1 снижает уровень сигнала в два раза.(например, если уровень упадет на 5 дБ ниже порога расширения, расширитель снизит его до 10 дБ ниже порога.)

    Обычно используется для шумоподавления, расширение очень эффективно в качестве простого шумоподавителя. Основное различие между расширением и шумоподавлением заключается в том, что расширение зависит от уровня сигнала после того, как уровень пересекает пороговое значение, тогда как истинный шумовой вентиль работает независимо от уровня сигнала, превышающего пороговое значение.

    Этот тип расширения снижает уровень сигнала, когда сигнал падает ниже установленного порогового уровня.Это наиболее часто используется для снижения шума.

    • Динамическое расширение. По сути, это противоположность сжатия. Фактически, вещательные компании используют динамическое расширение, чтобы «отменить» сжатие перед передачей аудиосигнала. Это обычно называется компандированием или сжатием с последующим расширением.

    Компоненты расширителя

    Поскольку экспандер очень похож на шумоподавитель, вы обнаружите, что он имеет большинство, если не все, одинаковых элементов управления, функционирующих почти так же, как и на шумоподавлении.Исключением является регулятор диапазона, который вы найдете только на шумоподавлении.

    Степень расширения. Коэффициент расширения устанавливает величину уменьшения, применяемого к сигналу, когда сигнал упал ниже порога расширения. Например, коэффициент расширения 2: 1 ослабляет сигнал на 2 дБ на каждый 1 дБ, когда он падает ниже порогового значения. Соотношение 4: 1 и выше действует как шумоподавитель, но без возможности настройки времени атаки, удержания и спуска.

    Пороговые значения общих потерь по штатам | Страхование автомобиля.com

    Автомобильные аварии никогда не доставляют удовольствия, но если ваша машина серьезно повреждена в результате изгиба крыльев, вы, возможно, прощаетесь с поездкой. Ваша машина отправится в автосервис или на свалку? Будет ли это исправлено или это будет полная потеря? Это зависит от того, где вы живете и какая у вас страховая компания.

    Здесь мы объясним пороговые значения общих потерь, как рассчитываются общие потери транспортного средства и что вы можете сделать, если ваш автомобиль просчитан.

    Ключевые моменты

    • Порог общих потерь – это процент, при котором страховщик должен юридически заявить, что автомобиль является полностью потерянным, и подать заявку на получение права на спасение.Процент варьируется от штата к штату.
    • В двадцати двух штатах вместо этого используется формула общих потерь, в которой они рассчитывают стоимость ремонта плюс стоимость лома автомобиля. Автомобиль будет подсчитан, если результат равен или превышает фактическую денежную стоимость (ACV) автомобиля до аварии.
    • Страховщики, работающие в нескольких штатах, имеют внутренний метод оценки общей суммы убытков, чтобы быть последовательным независимо от того, где находится транспортное средство.
    • Если ваша машина финансируется – и у вас есть страховка на случай разрыва, – этот полис оплатит разницу между страховой стоимостью автомобиля и суммой погашения вашей ссуды.
    • Владельцы автомобилей могут выкупить у страховой компании полученный автомобиль, если они хотят его отремонтировать, но он будет иметь правовой титул на утилизацию и будет дороже застраховать.

    Полная потеря: что это значит? Что такое порог общих потерь?

    Это момент, когда страховщик должен юридически объявить автомобиль неполным и подать заявку на получение права на утилизацию. Порог общих потерь устанавливается на уровне штата, поэтому он будет варьироваться в зависимости от того, где вы звоните домой. Например, автомобиль, повреждение которого составляет 75% от его стоимости, учитывается в Нью-Йорке, но считается ремонтируемым в Техасе, где порог составляет 100%.Обычный автомобиль, получивший статус утилизированного, получает титул утилизации, но затем его отремонтируют до такой степени, что на нем можно будет снова проехать и получить заново построенный титул.

    Что такое формула общих потерь?

    Есть 22 состояния, в которых не назначается конкретный пороговый процент, а вместо этого используется формула общих потерь (TLF). Страховщик определит стоимость ремонта плюс стоимость лома автомобиля. Если это число равно или превышает фактическую денежную стоимость (ACV) вашего автомобиля до того, как оно попало в аварию, ваш автомобиль будет подсчитан.Если число окажется ниже ACV вашей поездки, страховщик может решить отремонтировать его.

    Эти формулы или, по крайней мере, числа, которые включены в формулу, могут варьироваться в зависимости от страховщика, что означает, что один страховщик может в конечном итоге подсчитать транспортное средство, а другой может решить его отремонтировать.

    Вот конкретные пороговые значения для каждого состояния:


    Почему подсчитывают мою машину?

    Вы можете подумать, что повреждения вашего автомобиля минимальны, но ваша страховая компания смотрит на это другими глазами.

    Ваша страховая компания не заботится о ваших приятных воспоминаниях, сентиментальной привязанности или о том, что вы, возможно, не сможете позволить себе новую машину. Это все бизнес: суть в том, что будет выбран самый дешевый вариант.

    Критерии для принятия решения о суммировании транспортного средства различны для каждого страховщика и во многих случаях это продиктовано законодательством штата, но основная формула обычно одинакова. Если затраты на ремонт достигают определенного порога реальной денежной стоимости (ACV) автомобиля, попрощайтесь с поездкой.Однако из-за пороговых значений, которые меняются в зависимости от состояния, автомобиль может находиться в одном состоянии и ремонтироваться в другом.

    В качестве примера, если ваш разбитый Nissan Rouge оценивается в 5000 долларов в Айове, вам потребуется всего 2500 долларов ущерба, чтобы назвать это полным убытком, поскольку порог в Айове составляет 50%. Однако, если вы живете в Колорадо, вам будет нанесен ущерб в размере 5000 долларов, так как порог в Столетнем штате составляет 100%.

    По словам адвоката Томаса Симеоне, Simeone & Miller, «с юридической точки зрения наибольшая ответственность страховой компании – это реальная денежная стоимость автомобиля на момент аварии.Их решение будет основано на том, дешевле ли отремонтировать автомобиль до этого состояния или просто выписать вам чек и просуммировать автомобиль ».

    Что происходит после аварии?

    Перво-наперво, для декларирования вашего автомобиля полная потеря или возмещение посредством страхового возмещения, у вас должна быть полная страховка или страховка на случай столкновения. Если вас сбил другой водитель, виновный в нанесении ущерба, страхование гражданской ответственности другого водителя возместит ущерб Ваш автомобиль.

    Оценщик осмотрит автомобиль и рассчитает не только стоимость ремонта, но и его денежную стоимость до аварии, учитывая марку, модель, год выпуска, параметры, пробег и состояние. Если автомобиль соответствует требуемому порогу, он будет подсчитан.

    Хотя пороговые значения общих убытков могут быть установлены законодательством штата, они редко используются. Даже несмотря на то, что страховщики обязаны суммировать автомобили, которые превышают эти пороговые значения, они могут и суммируют много автомобилей, которые находятся ниже порогового значения.

    «Страховые компании, работающие в нескольких штатах, имеют внутренний механизм для оценки уровней общих потерь, чтобы быть последовательными независимо от того, где находится транспортное средство», – говорит Тони Рэчед из Total Loss Appraisals в Альфаретте, штат Джорджия.

    После того, как ваш автомобиль будет подсчитан (и вы не оспариваете решение), ваш страховщик, скорее всего, потребует от вас сделать следующее:

    • Удалить номерной знак
    • Удалить все личные вещи
    • Передать ключи специалисту по урегулированию убытков
    • Сообщите своему кредитору, если у вас есть ссуда или аренда транспортного средства
    • Если авария произошла не по вашей вине, аренда автомобиля должна быть покрыта

    Последнее, что вам нужно сделать, это начать покупать новую поездку и, возможно, новая страховая компания.

    Есть большая вероятность, что ваши ставки будут повышены, если вы попадете в аварию, в результате которой ваш автомобиль будет подсчитан. Хотя увеличение страховых взносов будет варьироваться в зависимости от страховщиков, мы провели подсчеты и обнаружили, что один несчастный случай с повреждением имущества по вине на сумму более 2000 долларов приведет к повышению ставок в среднем на 31% в год. Увеличение несчастных случаев с телесными повреждениями по вине в среднем составляет 32%.

    Если ваши ставки повысились после претензии, один из лучших способов немного снизить их – это купить полис в магазине.Страховщики по-разному оценивают риск, поэтому котировки страховых взносов могут сильно различаться.

    Наконец, не ждите слишком долго, чтобы начать покупать машину. Страхование аренды автомобиля обычно действует только на 30 дней или до тех пор, пока не будет сделано предложение урегулирования.

    Что делать, если ваша машина набита суммой? Могу ли я оставить свою машину, если она забита?

    Претензии о полной потере часто вызывают разочарование. Вот несколько вариантов, о которых следует помнить при рассмотрении претензии о полном ущербе и принятии решения, что делать с автомобилем с суммой убытков:

    • Выкупить его обратно: Если вы действительно хотите оставить свою машину, большинство страховщиков сделают это.Ваша страховая компания выпишет чек на фактическую денежную стоимость транспортного средства за вычетом вашей франшизы, а также на ликвидационную стоимость. Пока у вас есть машина, теперь вам решать ее отремонтировать. Кроме того, к автомобилю теперь прикреплен титул утилизации, что может затруднить страхование, даже если оно было отремонтировано. Утилизация также может серьезно повлиять на стоимость автомобиля при перепродаже, поэтому, если вы планируете продать его в какой-то момент, он, скорее всего, будет стоить намного меньше, чем аналогичный автомобиль с чистым названием.
    • Не забывайте о пробелах: «Если ваша машина финансируется, проверьте, есть ли у вас страховка на случай пробелов, которая покрывает разницу между вашей страховой стоимостью и суммой для погашения кредита», – советует Стив Бенц, вице-президент. претензий в Avinew. Если вы подсчитали, что автомобиль имеет ссуду или аренду, вы можете в конечном итоге задолжать больше, чем страховая выплата. Автомобили быстро обесцениваются, и большинство новых автомобилей теряют около 10% своей стоимости, как только вы выезжаете со стоянки, согласно CarFax.Это число может вырасти до 20% через первые 12 месяцев. К сожалению, ваш автокредит не обесценивается, поэтому вы можете оказаться на крючке из-за разницы между фактической денежной стоимостью (по которой ваш страховщик оценивает автомобиль) и оставшейся на нем суммой ссуды или лизинга. Большинство арендованных автомобилей поставляются со страховкой на разрыв, включенной в лизинг, которая должна покрыть этот разрыв, но большинство банковских кредитов обычно не включают это страхование. Может быть хорошей идеей ввести это покрытие до тех пор, пока автомобиль не перестанет обесцениваться быстрее, чем ваш кредит.
    • Задайте вопрос об оценке: Если вы недовольны номером вашей страховой компании, оспорите его. Большинство оценщиков увеличивают свое предложение до 500 долларов только после того, как попросят. «Попросите их оценку и просмотрите ее, чтобы убедиться, что все характеристики, пробег и состояние вашего автомобиля точны. Это повлияет на стоимость вашего автомобиля», – говорит Бенц. «Если вы не согласны с ценностью, объясните, почему, исследуйте такие средства, как ваш, в Интернете, и не бойтесь вести переговоры».
    • Итого: Если вы близки к пороговому значению и предпочитаете, чтобы сумма вашего автомобиля была подсчитана, подумайте о том, чтобы подать иск с уменьшенной стоимостью.Автомобиль, попавший в аварию и отремонтированный, стоит намного меньше чистой. Оценщик Рэчед говорит: «Если у владельца есть веские основания полагать, что стоимость уменьшилась, он может возразить, что общая сумма выплаты по претензии (включая уменьшенную стоимость) превысит фактическую денежную стоимость автомобиля, что вынудит его по финансовым причинам составить общую сумму стоимости автомобиля».
    • При необходимости апелляция: Обжалование возможно всегда. «Если вы не можете согласиться со своей страховой компанией, большинство полисов позволяет вам ссылаться на свое право обжаловать решение», – советует Бенц.Спросите своего агента или оценщика, назначенного для рассмотрения вашего иска, о процессе апелляции.

    Сколько страховых выплат выплачивает общее количество автомобилей: FAQ

    Из данных о страховых возмещениях за 2010, 2014 и 2018 годы, самых последних доступных, Совет по исследованиям в области страхования определил следующее:

    Сколько страховых случаев приводит к суммарным автомобилям?

    Комплексные претензии по совокупным автомобилям: В 2018 году 8% общих претензий касались автомобилей, которые были суммированы, что примерно так же, как в 2010 году, и немного выше, чем в 2014 году.

    Претензии по ДТП для всех автомобилей: Почти каждая четвертая (22%) претензий о ДТП в 2018 г. касалась автомобилей, которые были суммированы, что выше, чем в 2010 и 2014 гг. по данным IRC, из-за претензий по общим потерям с 43% в 2010 году и 42% в 2014 году с учетом доли от общей суммы претензий, выплаченных в долларах США.

    Претензии о возмещении имущественного ущерба для общего количества автомобилей: Транспортные средства с полной потерей были менее распространены среди исков о возмещении имущественного ущерба, чем в исках о столкновениях.Тринадцать процентов требований о возмещении имущественного ущерба в 2018 году касались транспортных средств, которые были суммированы, что немного выше, чем в 2010 и 2014 годах.

    Какова средняя сумма выплат по претензиям по совокупным автомобилям?

    Комплексный: Средняя выплата по совокупным претензиям с общим количеством транспортных средств составила 8 173 долларов США в 2018 году, что более чем в 5 раз превышает средний платеж в размере 1496 долларов США по претензиям, по которым автомобиль не был оценен. Стоимость общих претензий по автомобилям росла намного быстрее, чем стоимость более мелких претензий.С 2010 по 2018 год средний размер страхового возмещения по совокупному транспортному средству увеличился в годовом исчислении на 7,5% по сравнению с незначительным изменением среди полных требований без полного убытка. Что касается процента выплаченных долларов, то доля долларов в общей сумме транспортных средств выросла с 24% в 2010 году до 34% в 2018 году.

    Столкновение: Средняя сумма платежа за претензии в связи с аварией с суммарными транспортными средствами в 2018 году составила 10 484 доллара США, более чем в три раза больше среднего платежа в размере 3 286 долларов США среди претензий, по которым автомобиль не был оценен.Что касается доли в общей сумме выплаченных долларов по претензиям, то почти половина (47%) стоимости всех выплат по претензиям в связи с ДТП была связана с претензиями по полному ущербу, по сравнению с 43% в 2010 году и 42% в 2014 году.

    Ответственность за имущественный ущерб : В 2018 году средний размер выплаты по претензиям по материальному ущербу с общим количеством транспортных средств составил 6625 долларов, что более чем вдвое превышает средний платеж в размере 3130 долларов по претензиям, по которым транспортное средство не было подсчитано. Что касается доли в общей сумме выплаченных сумм претензий, то почти четверть (24%) стоимости всех выплат по претензиям в связи с материальным ущербом приходилась на общие претензии, что немного выше, чем 23% в 2010 году и 20% в 2014 году.

    Учитываются ли старые автомобили чаще?

    Всесторонний : Неудивительно, что более старые автомобили будут суммироваться. Всего 2% автомобилей моложе четырех лет были объявлены полностью утерянными по сравнению с 13% автомобилей старше восьми лет.

    Столкновение: В совокупности за 2010, 2014 и 2018 годы 34% претензий о ДТП для транспортных средств старше восьми лет привели к полному ущербу, по сравнению с только 15% претензий с автомобилями возрастом от четырех до восьми лет и 8% с автомобилями новее четырех лет.

    Ответственность за имущественный ущерб: По всем годам претензии 26% претензий по материальному ущербу для транспортных средств старше восьми лет привели к полному ущербу, по сравнению с только 6% претензий с автомобилями возрастом от четырех до восьми лет и 3 % с автомобилями новее четырех лет.

    В каких штатах больше всего претензий по автомобилям?

    Всеобъемлющие: Штаты, в которых используется формула общих потерь, усредняли более низкий процент суммарных транспортных средств в комплексных претензиях.В некоторых штатах с самыми высокими показателями общего количества требований о возмещении убытков пороговые значения низкие. Например, в Оклахоме, где порог общей потери составляет 60%, был самый высокий процент претензий с суммарными транспортными средствами (18%). В Айове порог общей потери составляет 50% от стоимости транспортного средства; Там было зарегистрировано 13% транспортных средств с полным возмещением убытков, что является третьим по величине.

    Столкновение: Штатами с наибольшим процентом претензий о ДТП с общим количеством транспортных средств были Кентукки (28%), Оклахома (26%) и Теннесси (26%).Нормативные акты штатов Кентукки и Теннесси устанавливают порог общих убытков на уровне 75%; в Оклахоме порог составляет 60% (один из самых низких в стране).

    Ответственность за имущественный ущерб: Штатами с самым высоким процентом претензий по материальному ущербу с общим количеством транспортных средств были Монтана (19%), Кентукки (18%) и Северная Каролина (18%).

    Автоматический порог

    Модуль Auto Threshold автоматически преобразует текущее изображение в двоичный черный цвет. и белое изображение.Пороговый уровень определяется автоматически в зависимости от выбранного метода. Подходящий метод использования будет зависеть от вашего приложения. Выберите кластер (Оцу) если вы ищете стандарт техника, на которую чаще всего ссылаются в современной литературе по машинному зрению.

    Этот модуль полезен при работе с анализом больших двоичных объектов или распознаванием форм, фоновое изображение которых может измениться, а ручной порог недостаточно надежен.

    Интерфейс

    Инструкции

    1.Пороговый метод – Ниже кратко описаны алгоритмы, используемые методами пороговой обработки, чтобы вы могли выбрать наиболее подходящий для вашего приложения. Обратите внимание, что все они работают с гистограммой изображения.

    • Single Peak – обнаруживает самый высокий пик на гистограмме и сохраняет пиксели вокруг этого пика. как определено диапазоном одиночных пиков.
    • Два пика – обнаруживает два самых высоких пика на гистограмме, разделенных указанным расстоянием.В расстояние гарантирует, что пики, близкие друг к другу, не будут выбраны. Затем определяется порог найдя самую глубокую долину между этими двумя пиками.
    • Средний уровень – среднее значение пикселя определяется по гистограмме изображения. Все значения яркости пикселей ниже этого значения равны установить черный цвет со всеми значениями интенсивности пикселей выше среднего, установленными на белый.
    • Черный процент – также известен как P-Tile. Пороговый уровень устанавливается исходя из указанного процента предложенных темных пикселей (или фона) есть на изображении.Гистограмма используется для обозначения какая часть изображения при определенном пороге будет установлена ​​черной. Как только эта сумма превысит заданный процент, текущий индекс гистограммы (0-255) используется в качестве порога.
    • Edge Percent – Подобно проценту черного, пороговое значение процента края определяется указанным процентом краевых пикселей, находящихся ниже порог. Вместо того, чтобы просто подсчитывать каждый пиксель, процент края определяет его измерение того, насколько пиксель является частью края, выполняя лапласиан фильтровать до определения порога.
    • Энтропия (Капур) – использует формулу энтропии Капура для определения порога который минимизирует энтропию между двумя половинами гистограммы создан порогом.
    • Cluster (Otsu) – один из самых популярных пороговых методов, который создает два кластера (белый и черный) вокруг порога T и последовательно проверяют внутриклассовая дисперсия кластеров как минимум. Этот алгоритм также можно рассматривать как максимизацию межклассовой дисперсии.
    • Симметрия – Предполагается, что самый большой пик на гистограмме несколько симметричен и использует эту симметрию для создания порога непосредственно перед началом самый большой пик. Этот метод особенно полезен для сегментирования объектов из больших фоновые плоскости.
    • Треугольник – Хорошо работает с гистограммами, у которых нет четко определенных пиков. Этот метод находит максимальное расстояние между предлагаемым пороговым значением и линия, которая соединяет интенсивность первого ненулевого пикселя с наивысшим пиком.Этому методу присуще расстояние от точки до линейного уравнения.
    • Обрезка – удаляет пиксели в верхнем и нижнем X процентах диапазона интенсивности. Это полезно если у вас есть шум в более высоком и низком диапазонах интенсивности.

    2. Single Peak Range – Определяет, насколько широк диапазон для одиночного пика. Например, если текущий изображение имеет наибольшее количество пикселей на уровне 160, тогда значение 10 сохранит те пиксели, значения которых находятся в диапазоне от 150 до 170.

    3. Разделение двух пиков – определяет необходимое расстояние между двумя выбранными наивысшими пиками. Чем больше чем больше должны быть разделены пики.

    4. Black & Edge Percent – определяет процентное значение, необходимое для методов Black Percent и Edge Percent.

    5. Процент симметрии – указывает процентное значение при вычислении начала и конца наивысшего пика.

    6. Диапазон настройки – ограничивает область гистограммы, рассматриваемую модулем Auto Threshold.Например, если изображение очень яркий, выбранный порог может быть установлен на 240, чтобы создать черно-белое изображение. Установка максимального диапазона значение 170 приведет к тому, что значение параметра вернется к 170 вместо 240, что предотвратит появление действительно белых изображений. от неправильного определения порога. Это глобальное ограничение можно использовать для предотвращения использования автопорога. агрессивное значение при работе с более темными или более светлыми изображениями.

    Пример

    Исходное изображение Пороговое значение

    Переменные

     AUTO_THRESHOLD - пороговый уровень, выбранный на основе выбранной техники пороговой обработки.  

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *