Кропнутая матрица: Полный кадр или кроп – какую камеру выбрать? — Primelens.ru-Зеркальные Фотоаппараты,Компактные Фотоаппараты,Видеокамеры,Объективы,Фотовспышки, и Аксессуары в Москве.

Кропнутая матрица: Полный кадр или кроп – какую камеру выбрать?

Содержание

Как кроп-фактор матрицы связан с фокусным расстоянием объектива?

Оригинал статьи Антона Мартынова podakuni находится по ссылке

Я бы тут сразу хотел сказать, что «портретником» может стать любой объектив, на который вы привыкли снимать портреты. Если эти фотографии нравятся тем, кому они адресованы, то почему бы и нет?..

Но формально, 50 мм, установленный на технике 35 мм формата — это, скорее, не портретный объектив, а, всё же, просто универсальный. Он пригоден для всех видов съёмки — от пейзажей и до портретов. Но при фотографировании лиц крупным планом он даёт заметные перспективные искажения (нос крупнее, чем он воспринимается визуально, глаза — меньше, уши — вдали и ещё меньше). Именно поэтому для 35 мм стандарта техники для портретных целей стараются выбирать объективы с большими чем 50 мм фокусными расстояниями. А тут уже становится важно — превратится ли на камере с кроп-матрицей объектив с фокусным расстоянием 50 мм во что-то более длиннофокусное?

В общем, на этот вопрос, я традиционно, под катом, отвечу кратко и развёрнуто.

Краткий вариант:

Если говорить только о технической части, то от того, что вы поставите полнокадровый объектив с фокусным расстоянием, например, 50 мм на фотоаппарат с кроп-матрицей, то его фокусное расстояние никак не поменяется. Как было 50 мм, так им и останется. «Полтинник» останется «полтинником» и на Canon EOS 5DmkII, и на Canon EOS 1100D.

Но кроп-фатор вынудит вас снимать с большего расстояния, чтобы в кадр влезало всё то, что в него помещалось на полнокадровом фотоаппарате. И тогда вы будете вынуждены отойти от объекта съёмки на такое расстояние, как будто у вас объектив с фокусным расстоянием большим на величину кроп-фактора (фокусное х кроп-фактор).

Это если кратко. А развёрнуто отвечу ниже.

Развёрнутый вариант ответа:

Для начала нужно будет немного трахнуть моск загрузиться схемками и определениями:

1. Фокусное расстояние

Расстояние вдоль оптической оси от второй главной точки объектива (задней узловой точки) до фокуса при вхождении в объектив параллельного пучка лучей параллельно оптической оси называется фокусным расстоянием. Всё понятно? =: )

Ладно, проще говоря, фокусное расстояние — это расстояние от главной точки объектива до матрицы (при фокусировке объектива на бесконечность):

Где в объективе на самом деле располагается эта «вторая главная точка» — знают только сами конструкторы. Кстати, в некоторых случаях она может быть и за пределами корпуса объектива, как я понимаю. Но это не так важно.

Само по себе фокусное растояние объектива ни о чём не говорит, это технический термин, который фотографы привыкли использовать примерно так же, как и обычные люди используют понятие «лошадиная сила» для определения мощности моторов. Какая лошадь? Что за сила? Кто-нибудь вообще помнит определение из учебника, что такое «лошадиная сила»? Уж не говоря о том, что в Европе и Америке, например, эти силы не одинаковы.

Гораздо важнее для фотографов то, что фокусное расстояние напрямую влияет на угол обзора объектива.

2. Угол обзора

Этот самый угол обзора важен фотографам потому, что именно он влияет на перспективные искажения:

Если угол широкий — то искажения будут более заметными, если узкий — то менее. На примере портрета: нос и уши у человека имеют приблизительно одинаковые размеры. Если снимать портрет широкоугольным объективом, то нос получится заметно больше ушей. А если длиннофокусным, то они будут ближе друг к другу по размерам.

То есть, угол зрения объектива — показатель «перспективной кривизны» фотографии, если говорить совсем образно. =: ) И фотографам он важнее фокусного расстояния, потому что на камерах разного формата одно и то же фокусное расстояние объектива будет соответствовать разному углу зрения:

Таким образом, на 35 мм технике объектив с фокусным расстоянием 50 мм будет умеренным телеобъективом, на среднем формате он уже станет широкоугольным, а на «мыльнице» — сверхдлиннофокусным.

3. Кроп-фактор

Теперь, что же такое этот пресловутый кроп-фактор? Это маркетинговое решение, возникшее в первую очередь из-за того, что выпускать матрицы меньшего размера выгоднее (дешевле), чем производить полноформатные (или просто большие) сенсоры. Наиболее распространённые решения на сегодняшний день выглядят так:

Для удобства ввели численное значение кроп-фактора — во сколько раз сенсор в камере меньше эталонного полноразмерного кадра плёночного фотоаппарата (36 х 24 мм). Если кроп-фактор, например, 1.6, то это означает, что сенсор в фотокамере меньше полноразмерного в 1.6 раза. Фотоаппараты с матрицами, размер которых меньше, чем полный кадр, стали называть «кропнутыми».

Ну а после всего этого, давайте посмотрим, как работают объективы с «кропнутыми» камерами. Если объектив обычный, полноразмерный (рассчитанный на работу и с кропнутыми камерами, и с фулфреймовыми), то происходит вот что:

Объектив честно формирует круг изображения диаметром 43.2 мм, чтобы в него можно было вписать полноразмерный кадр (36 х 24 мм). Но в фотоаппарате стоит сенсор, меньшего размера, кропнутый. Поэтому запомнится на флешке только центральная часть (обведена синим цветом) из всего сформированного кадра. И этой центральной части будут присущи все перспективные искажения данного угла зрения.

Кропнутая матрица стоит в камере или полноразмерная — для системы линз всё равно. Фокусное расстояние не поменяется, оно останется неизменным, потому что это конструктивная особенность данного конкретного объектива. И 50 мм так и будут на кропе 50 мм. Стало быть, «полтинник», установленный на кропнутую камеру, физически не станет объективом с фокусным расстоянием 80 мм. И глубина резко отображаемого пространства, кстати, у этого «полтинника» останется характерной для объектива с фокусным расстоянием 50 мм.

И если использовать полноразмерный объектив с одним фокусным расстоянием на фулфреймовой камере и одновременно на кропнутой, то картинки будут выглядеть в центральной своей части абсолютно одинаковыми по своим геометрическим искажениям:

Фокусные расстояния не меняются. Сказочке конец? Ан нет.

Чтобы на один и тот же объектив получить по охвату точно такой же сюжет, что и на полнокадровой камере, обладателю кропнутого фотоаппарата придётся отойти на больше расстояние.

При кропнутой матрице в кадр только тогда всё будет влезать, когда его владелец отойдёт так далеко, как будто у него не обозначенное фокусное расстояние (допустим, те же 50 мм), а в кроп-фактор-раз больше (50 мм х 1.6 для APS-C = 80 мм).

Объектив так и останется с фокусным расстоянием 50 мм. Но тот же сюжет, что полностью помещался на полнокадровый сенсор, теперь будет умещаться только тогда, когда фотограф отойдёт от объекта съёмки на такое расстояние, как будто у него 80мм-объектив. Слова «как будто» тут очень важны, как вы понимаете.

А уже когда фотограф отойдёт от объекта съёмки, он будет получать другие перспективные искажения (за счёт более пологого прохождения лучей через лизны объектива). Простой пример для понимания последнего пункта. Если взять широкоугольный объектив и сфотографировать лицо человека так, чтобы оно занимало весь кадр, то можно будет увидеть сильные геометрические искажения:

Но если на тот же объектив снимать уже с большего расстояния, так чтобы лицо занимало только часть кадра, то точно такие же искажения уже не будут так заметны:

Выводы же из всего этого можно сделать такие:

— фокусные расстояния полнокадровых объективов, установленных на фотоаппаратах с кроп-матрицами, остаются неизменными;

— наличие кроп-фактора сужает угол зрения объективов и делает их по этому показателю эквивалентными более длиннофокусным объективам.

Основы фотографии — презентация онлайн

Основы фотографии
Вступительное слово.
Довольно сложно научиться хорошо фотографировать если не
знаешь основ и главных терминов и понятий в фотографии.
Поэтому задача данной презентации — дать общее понимание
того, что есть фотография, как работает фотоаппарат и
познакомиться с основными фотографическими терминами.
Как получается фотография
Термин фотография означает рисование светом. Фактически, фотоаппарат фиксирует свет попадающий
через объектив, на матрицу и на основе этого света формируется изображение. Механизм того, как на
основе света получается изображение — довольно сложен и на эту тему написано много научных трудов.
По большому счету, детальное знание данного процесса не столь необходимо.
Как же происходит формирование изображения?
Проходя через объектив, свет попадает на светочувствительный элемент, который его фиксирует. В
цифровых камерах этим элементом является матрица. Матрица изначально закрыта от света шторкой
(затвор фотоаппарата), которая при нажатии кнопки спуска убирается на определенное время (выдержка),
позволяя свету в течении этого времени воздействовать на матрицу.
Результат, то есть сама фотография, напрямую зависит от количества света, попавшего на матрицу.
Как работает фотоаппарат
Рассмотрим работу зеркальной камеры, как наиболее популярного варианта.
Зеркальная камера состоит из корпуса (обычно — «тушка»,»боди» — от
английского body ) и объектива («стекло», «линза»).
Внутри корпуса цифровой камеры стоит матрица, которая фиксирует изображение.
Когда вы смотрите в видоискатель, свет проходит через объектив, отражается от
зеркала,затем преломляется в призме и попадает в видоискатель. Таким образом вы
видите через объектив то, что будете снимать. В момент, когда вы нажимаете спуск,
зеркало поднимается, открывается затвор, свет попадает на матрицу и фиксируется.
Таким образом получается фотография.
Пиксель и мегапиксель
Любое цифровое изображение создается из маленьких точек, которые называются
пикселями. В цифровой фотографии — количество пикселей на снимке ровняется
количеству пикселей на матрице камеры. Собственно матрица и состоит из
пикселей.
Если вы многократно увеличите любой цифровой снимок, то заметите что
изображение состоит из маленьких квадратиков — это и есть пиксели.
Мегапиксель — это 1 миллион пикселей. Соответственно, чем больше мегапикселей
в матрице фотоаппарата, тем из большего числа пикселей состоит изображение.
Что дает большое количество пикселей? Все просто. Представьте что вы рисуете картину не штрихами, а
ставя точки. Сможете ли вы нарисовать круг, если у вас есть всего 10 точек? Возможно получится это
сделать, но скорее всего круг будет «угловатым». Чем больше точек, тем более детальным и точным
получится изображение.
Но тут кроется два подвоха, успешно эксплуатируемые маркетологами. Во первых — одних лишь
мегапикселей мало для получения качественных снимков, для этого еще нужен качественный объектив и
руки из нужного места. Во вторых — большое количество мегапикселей важно для печати фотографий в
большом размере. Например для постера во всю стену. При просмотре снимка на экране монитора, особенно
уменьшенного под размер экрана — разницы между 3 или 10 мегапикселями вы не увидите по простой
причине.
В экран монитора обычно влезает намного меньше пикселей, чем содержится в вашем снимке. То есть на
экране, при сжатии фотографии до размеров экрана и менее, вы теряете бОльшую часть своих
«мегапикселей». И 10 мегапиксельный снимок превратится в 1 мегапиксельный.
Затвор и выдержка
Затвор — это то, что закрывает матрицу фотоаппарата от света, пока вы не нажали на кнопку спуска.
Выдержка — это то время, на которое открывается затвор и приподнимается зеркало. Чем меньше
выдержка — тем меньше света попадет на матрицу. Чем больше время выдержки — тем больше света.
В яркий солнечный день, чтобы на матрицу попало достаточное количество света, вам потребуется очень
короткая выдержка — например, всего лишь 1/1000 секунды. Ночью, чтобы получить достаточное
количество света, может потребоваться выдержка в несколько секунд и даже минут.
Выдержка определяется в долях секунды или в секундах.
Диафрагма
Диафрагма это многолепестковая перегородка
находящаяся внутри объектива.
Она может быть полностью открыта или
закрыта настолько, что остается всего
лишь маленькое отверстие для света.
Диафрагма так же служит для ограничения количества света попадающего в итоге
на матрицу объектива. То есть выдержка и диафрагма выполняют одну задачу —
регулирование потока света попадающего на матрицу. Зачем же использовать
именно два элемента?
Строго говоря, диафрагма не является обязательным элементом. Например в
дешевых мыльницах и камерах мобильных устройств она отсутствует как класс. Но
диафрагма крайне важна для достижения определенных эффектов связанных с
глубиной резкости.
Диафрагма обозначается буквой f за которой через дробь стоит число диафрагмы,
например, f/2.8. Чем меньше число, тем больше раскрыты лепестки и шире
отверстие.
Светочувствительность ISO
Грубо говоря это чувствительность матрицы к свету. Чем выше ISO тем матрица
восприимчивее к свету. Например, для того чтобы получить хороший снимок при
ISO 100 вам потребуется определенное количество света. Но если света мало, вы
можете поставить ISO 1600, матрица станет более чувствительной и хорошего
результата вам потребуется в несколько раз меньше света.
Казалось бы в чем проблема? Зачем делать разное ISO если
можно сделать максимальное? Причин несколько.
Во первых — если света очень много. Например, зимой в яркий солнечный день, когда кругом один снег, у
нас встанет задача ограничить колоссальное количество света и большое ISO будет только мешать. Во
вторых (и это главная причина) — появление «цифрового шума».
Шум это бич цифровой матрицы, который проявляется в появлении «зернистости» на фотографии. Чем
выше ISO тем больше шума, тем хуже качество фото.
Поэтому количество шума на высоких ISO один из важнейших показателей качества матрицы и предмет
постоянного совершенствования.
В принципе, показатели шума на высоких ISO у современных зеркалок, особенно топового класса находятся
на довольно хорошем уровне, но до идеала еще далеко. Здесь их уже обгоняют беззеркальные камеры
нового поколения.
Из за технологических особенностей, количество шума зависит от реальных, физических размеров матрицы
и размеров пикселей матрицы. Чем меньше матрица и чем больше мегапикселей — тем выше шумы.
Поэтому «кропнутые» матрицы фотокамер мобильных устройств и компактных «мыльниц» всегда будут
шуметь намного больше чем у профессиональных зеркалок.
Точка фокусировки
Точка фокусировки или просто фокус — это та точка, на которую вы «навели резкость». Сфокусировать
объектив на предмете, значит таким образом подобрать фокусировку, чтобы этот предмет получился
максимально резким.
В современных камерах обычно используется автофокус, сложная система позволяющая автоматически
фокусироваться на выбранной точке. Но принцип работы автофокуса зависит от множества параметров,
например от освещенности. При плохом освещении автофокус может промахиваться или вообще окажется
неспособен выполнить свою задачу. Тогда придется переключиться на ручную фокусировки и надеяться на
свой собственный глаз.
Точку, на которой будет фокусироваться автофокус — видно в видоискателе. Обычно это маленькая
красная точка. Изначально она стоит по центру, но на зеркальных камерах вы можете выбрать другую
точку для лучшей компоновки кадра.
Фокусное расстояние
Фокусное расстояние — это одна из характеристик объектива.
Формально эта характеристика показывает расстояние
от оптического центра объектива до матрицы,
где образуется резкое изображение объекта.
Фокусное расстояние измеряется в миллиметрах.
Важнее физическое определение фокусного расстояния. Чем больше фокусное
расстояние, тем сильнее объектив «приближает» объект. И тем меньше «угол
зрения» объектива.
● Объективы с небольшим фокусным расстоянием называют широкоугольными
(«ширики») — они ничего не «приближают» но зато захватывают большой угол
зрения.
● Объективы с большим фокусным расстоянием — называют длиннофокусными,
или телеобъективами («телевик»).
● Объективы с постоянным (фиксированным) фокусным расстоянием называют
«фиксами». А если вы можете менять фокусное расстояние, то это «объектив с
трансфокатором», а проще говоря — зум объектив.
Процесс зуммирования — это процесс изменения фокусного расстояния объектива.
Глубина резкости или ГРИП
Еще одним важным понятием в
фотографии является ГРИП — глубина
резко изображаемого пространства.
Это та зона за точкой фокусировки и
перед ней, в пределах которой объекты
в кадре выглядят резкими.
При небольшой глубине резкости — предметы будут размыты уже в нескольких
сантиметрах или даже миллиметрах от точки фокусировки.
При большой глубине резкости — резкими могут быть предметы на расстоянии
десятков и сотен метров от точки фокусировки.
Глубина резкости зависит от значения диафрагмы, фокусного расстояния и
расстояния до точки фокусировки.
Светосила
Светосила — это пропускная способность объектива. Другими словами — это максимальное количество света, которое
объектив способен пропустить к матрице. Чем больше светосила, тем лучше и тем дороже объектив.
Светосила зависит от трех составляющих — минимально возможной диафрагмы, фокусного расстояния, а также от
качества самой оптики и оптической схемы объектива. Собственно качество оптики и оптическая схема как раз и влияют
на цену.
Не будем углубляться в физику. Можно сказать что светосила объектива выражается отношением максимально открытой
диафрагмой к фокусному расстоянию. Обычно именно светосилу производители указывают на объективах в виде числа
1:1.2, 1:1.4, 1:1.8, 1:2.8, 1:5.6 и т.п.
К выбору объектива по светосиле надо относиться разумно. Так как светосила зависит от диафрагмы, то светосильный
объектив на минимальной диафрагме будет иметь очень небольшую глубину резкости. Поэтому есть шанс, что вы никогда
не воспользуетесь f/1.2, так как просто не сможете толком сфокусироваться.
Динамический диапазон
Понятие динамического диапазона так же очень важно, хотя вслух звучит не очень часто. Динамический
диапазон — это способность матрицы, передать без потерь одновременно яркие и темные участки
изображения.
Вы наверняка замечали, что если попытаться снять окно находясь в центре комнаты, то на
снимке получится два варианта:
Хорошо получится стена, на которой расположено окно, а само окно будет просто белым
пятном
Хорошо будет виден вид из окна, но стена вокруг окна превратится в черное пятно
Это происходит из за очень большого динамического диапазона подобной сцены. Разница в
яркости внутри комнаты и за окном, слишком большая, чтобы цифровой фотоаппарат мог ее
воспринять целиком.
Другой пример большого динамического диапазона — пейзаж. Если небо яркое, а низ
достаточно темный, то или небо на снимке будет белым или низ черным.
Мы видим все нормально, потому что динамический диапазон воспринимаемый человеческим
глазом намного шире чем тот, что воспринимают матрицы фотоаппаратов.
Кроп фактор и полнокадровая матрица
Это понятие пришло
в жизнь вместе с
цифровой фотографией.
Полнокадровым принято считать физический размер матрицы, равный размеру 35мм кадра на
пленке. Ввиду стремления к компактности и стоимости изготовления матрицы, в мобильных
устройствах, мыльницах и не профессиональных зеркалках устанавливают «кропированные»
матрицы, то есть уменьшенные в размерах относительно полнокадровой.
Исходя из этого, полнокадровая матрица имеет кроп фактор равный 1. Чем больше кроп
фактор — тем меньше площадь матрицы относительно полного кадра. Например при кроп
факторе 2 — матрица будет в два раза меньше.
В чем недостаток кропнутой матрицы? Во первых — чем меньше размер матрицы — тем
выше шум. Во вторых 90% объективов, произведенных за десятилетия существования фото,
расчитаны на размер полного кадра. Таким образом, объектив «передает» изображение в
расчете на полный размер кадра, но маленькая кропнутая матрица воспринимает только часть
этого изображения.
Баланс белого
Еще одна характеристика, появившаяся с приходом цифровой фотографии. Баланс
белого — это подстройка цветов снимка для получения естественных оттенков. При
этом отправной точкой служит чистый белый цвет.
При правильном балансе белого — белый цвет на фото (например бумага) выглядит
действительно белым, а не синеватым или желтоватым.
Баланс белого зависит от типа источника света. Для солнца он один, для пасмурной
погоды другой, для электрического освещения третий.
Обычно новички снимают на автоматическом балансе белого. Это удобно, так как
камера сама выбирает нужное значение.
Но к сожалению, автоматика далеко не всегда так умна. Поэтому профи часто
выставляют баланс белого вручную, используя для этого лист белой бумаги или
другой предмет, имеющий белый цвет или максимально близкий к нему оттенок.
Другим способом является коррекция баланса белого на компьютере, уже после
того как снимок сделан. Но для этого крайне желательно снимать в RAW
Raw или JPEG
Цифровая фотография это компьютерный файл с набором данных из которых формируется изображение.
Самый распространенный формат файла для показа цифровых фотографий — JPEG.
Проблема в том, что JPEG — это так называемый формат сжатия с потерями.
Допустим у нас есть красивое закатное небо, в котором тысяча полутонов самых разных мастей. Если мы
попытаемся сохранить все многообразие оттенков, размер файла будет просто огромен.
Поэтому JPEG при сохранении выкидывает «лишние» оттенки. Грубо говоря если в кадре есть синий цвет,
чуть более синий и чуть менее синий, то JPEG оставит только один из них. Чем сильнее «сжат» Jpeg — тем
меньше его размер, но тем меньше цветов и деталей изображения он передает.
RAW — это «сырой» набор данных зафиксированный матрицей фотоаппарата. Формально эти данные еще
не являются изображением. Это исходное сырье для создания изображения. Благодаря тому, что RAW
хранит полный набор данных, у фотографа появляется намного больше возможностей для обработки этого
изображения, особенно если требуется какая то «коррекция ошибок» допущенных на стадии съемки.
Фактически при съемке в JPEG, происходит следующее, камера передает «сырые данные» микропроцессору
фотоаппарата, он обрабатывает их согласно заложенным в него алгоритмам «чтобы получилось красиво»,
выкидывает все лишнее с его точки зрения и сохраняет данные в JPEG который вы и видите на компьютере
как итоговое изображение.
Все бы хорошо, но если вы захотите что то изменить, может оказаться что нужные вам данные процессор
уже выкинул как ненужные. Вот тут то и приходит на помощь RAW. Когда вы снимаете в RAW камера
просто отдает вам набор данных, а дальше — делайте с ними что хотите.
Об это часто стукаются лбом новички — начитавшись, что RAW дает лучшее
качество. RAW не дает лучшего качества сам по себе — он дает намного больше
возможностей получить это лучшее качества в процессе обработки фотографии.
Например загружайте в Lightroom и создавайте свое изображение «вручную».
Популярной практикой является одновременная съемка RAW+Jpeg — когда камера
сохраняет и то и другое. JPEG можно использовать для быстрого просмотра
материала, а если что не так и требуется серьезная коррекция, то у вас есть
исходные данные в виде RAW.

Canon 1D Mark IV догоняет / Хабр

Ну вот и получила обновление репортерская «единица» Canon, фотоаппарат, обновления которого пользователи ждали два года — он был анонсирован на полгода раньше основного конкурента, Nikon D3, и если в стане Nikon модель была первой по-настоящему профессиональной моделью и потребитель ее заждался, то кенонисты уже были вниманием производители избалованы (это сильно определило последующий скачок продаж Nikon), и если Nikon на прошлой неделе выпустил репортерскую модель только второго поколения, сегодняшнее обновление Canon уже четвертое, а потому, компания вроде бы должна знать, что требуется рынку.

Несмотря на ожидания, контора в очередной раз сделала немного не то, о причинах чего мы скажем ниже.

C переходом на полный кадр споры о мегапикселях и качестве картинки не утихали, нет единства и в репортерской среде — одни скажут, что снимать сегодня надо только на полный кадр (Nikon), другие, что и небольшого кропа «за глаза» (Canon), потому что фокусное расстояние телеобъективов, к примеру, можно и в 1.3 раза увеличить. К тому же, такой размер для репортеров существует довольно давно, и кенонисты давно привыкли. Кто прав, можно определить только по качеству фотографий, потому что, по сути, остальные характеристики у аппаратов сходные. Как всегда, новый релиз породит кучу флейма на форумах, а репортеры продолжат снимать тем, что есть.

Во-первых, что выдвигает на первое место сам производитель — это новый 45-точечный датчик автофокуса, 39 из которых прекрасно работают со светосильными объективами. Новая функция — точечный автофокус, которая будет внедряться в новые объективы компании. Представлять собой это будет отдельную кнопку прямо на объективе, которая будет отвечать за фокусировку по узкой центральной зоне. Внедрена сюда и функция раздельной привязки фокусировочных точек для вертикальной и горизонтальной ориентации, уже внедренная в 7D. В режиме live view доступны два режима фокусировки, по фазовому датчику и контрастного типа по матрице фотоаппарата.

Матрица, кстати, сильно выросла в разрешении — с 10 до 16 Мп и получила ту же чувствительность, что и Nikon D3s, ISO 102400 и довольно продвинутую систему борьбы с шумами. Получается, что хоть пикселы здесь в два раза меньше, процесс позволяет давить шумы в два раза эффективнее, чем у конкурента. В принципе, на схемке контора довольно уверенно демонстрирует, что хоть и сократился размер пиксела, сами фотодатчики меньше не стали, зато убрали разрывы между микролинзами

76 имеющихся швов в фотоаппарате обрезинены, что неплохо защищает его от поганых погодных условий. Экран в фотоаппарате тоже большой 3-дюймовый, высокого разрешения и яркий. Вместе с видео формата HD 1080p в аппарат пришел и встроенный микрофон, который позволяет привязывать к снимкам аудио-пометки или просто снимать видео со звуком.

В целом же, если бы не кропнутая матрица, в фотоаппарате было бы совсем все красиво — даже видео, про которое все давно кричали, что в фотоаппарате это лишнее, сейчас уже стало конкурентным фактором, и если говорят, что Canon лучше Nikon хотя бы видео (так и есть — кстати, тестировавший новую зеркалку Венсан Лафоре даже видео ею снял), то Nikon лучше Canon матрицей. Выигрыш при использовании полнокадровых широкоугольных объективов (дело нередкое для репортеров) будет весьма заметен. В то же время, телезумы будут доставать на 30% дальше, т.е. играть на плюсах и минусах можно очень долго. Конкуренты, по сути, наконец-то уравнялись.

Технические характеристики Canon EOS 1D Mark IV

матрица CMOS производства Canon разрешением 16.1 Мп, размерности APS-H (кроп-фактор ×1.3), чувствительностью ISO 100-12800, расширение от 50 до 102400, с интегрированной трехступенчатой системой очистки матрицы от пыли
сдвоенный процессор Digic 4
экспозамер 63-зонный интегральный, средневзвешенный, точечный
новый 45-точечный датчик автофокуса с 39 высокочувствительными точками фокусировки
серийная съемка 10 кадров/сек при полнокадровом разрешении (изменяемая, 3 или 10) сериями по 121 JPEG или 28 RAW
электронно-механический затвор, диапазон выдержек 1/8000-30 сек, «от руки», синхронизация со вспышкой 1/300 сек; ресурс затвора на 300 000 срабатываний
встроенная вспышка отсутствует
оптический видоискатель со 100% покрытием площади кадра и увеличением х0. 76
3-дюймовый ЖК-экран высокой четкости (920 000 точек) с широким углом просмотра
2 режима визирования по ЖК-экрану при поднятом зеркале, во избежание излишнего дрожания корпуса фотоаппарата
форматы файлов: jpeg/raw (сжатый, несжатый, 14 бит), mov
видео в формате HD 1080p
возможность работы с данными GPS
возможность дистанционного управления
новая система тоновой подстройки изображения с выбором предпочтительных тонов
функция D-Lighting для оптимизации светлых и темных зон снимка
выходы HDMI 1.3a, AV, микрофон, N3
хранение данных: слот расширения памяти Compact Flash и SD
поддержка русского языка в меню
габариты: 156×156.5×80 мм, вес 1180 гр.
поставка: ноябрь 2009 года

матрица обрезана | Tiktok Search

Tiktok

Загрузка

для вас

после

Pandastributes2

Chris Meep333

Ответить @isaiahmartindale5 № . #foryoupage #edit #viral

4,9 тыс. лайков, 51 комментарий. Видео TikTok от chris meep333 (@pandastributes2): «Ответьте @isaiahmartindale5, конечно, просто отдайте должное #keanureeves #villian #matrix #thematrix #foryoupage #edit #viral». оригинальный звук.

43,5 тыс. просмотров|

Оригинальный звук — Chris Meep333

Rap.FAN999

RAP__FAN999

Ответ @JUICE_WRLDLLJW #SKIMASKTHESLUMPGOD #DADINROSS #THIMASKTHTHESLUMPGOD #DADINROSS #THASKTHTHESLUMPGOD . #edit #edits #editz #matrix #skimask #crop

23,6 тыс. лайков, 83 комментария. Видео в TikTok от Rap__fan999 (@rap. fan999): «Ответить @juice_wrldlljw #skimasktheslumpgod #adinross #thematrix #djscheme #ziasnblou #zias #blou #edit #edits #editz #matrix #skimask #crop». Хм.

256,4 тыс. просмотров|

Hmmm — Hott Headzz

anime_life059

anime_life

@ryuga.bs antworten hier #matrix #fy #anime #alakbar #RealRichKITZ

TikTok video from anime_life (@ anime_life059): «@ryuga.bs отвечает hier#matrix#fy #anime #alakbar #RealRichKITZ». Оригиналтон.

566 просмотров|

Originalton — Anime_Life

_EunoiaEdits

NENE ☆

Ответ на @lovesosaa._ здесь ya go :)) ##meUnoStiots . . . . . . . s. s. s. s. s. s. . #croppedvideo

194 лайков, 7 комментариев. Видео в TikTok от нене ☆ (@_eunoiaedits): «Ответить @lovesosaa._ вот и все :)) #scarymovie2000 #foryouシ #_eunoiaedits #ghostfaceedits #matrix #croppedvideo». оригинальный звук.

2446 просмотров|

original sound — nene ☆

louyoutoo

Don’t mind my squeaky leather #matrix jacket 😂 but this is such an easy #diy #cropped #croptop #croppedsweater #upcycle #fyp #PepsiApplePieChallenge #HairFoodChallenge

TikTok видео от louyoutoo (@louyoutoo): «Не обращайте внимания на мою скрипучую кожаную куртку #dicropped is such easy an 😂 укороченный топ #croppedsweater #upcycle #fyp #PepsiApplePieChallenge #HairFoodChallenge». РОЖДЕН ДЛЯ ЭТОГО.

850 просмотров|

BORN FOR THIS — Foxxi

rap.fan999

Rap__fan999

Reply to @bxmblvricz #skimasktheslumpgod #adinross #thematrix #djscheme #ziasnblou #zias #blou #edit #edits #editz #matrix #skimask #crop

2.8K лайков, 27 комментариев. Видео в TikTok от Rap__fan999 (@rap.fan999): «Ответить @bxmblvricz #skimasktheslumpgod #adinross #thematrix #djscheme #ziasnblou #zias #blou #edit #edits #editz #matrix #skimask #crop». Хм.

26,5 тыс. просмотров|

Хммм — Hott Headzz

Troyluxor444

Troy Luxor

Новая матричная обрезка Pufpy Coats 🔥🔥🔥🔥 Limited Sum Hit Me Up Me Up Troy Luxor Flagship Store #KRAFTHOPHOPE #KRAFTHOPHOPE #KRAFTHOPHOPE #KRATUXOR #BOOSTOFHOPE #TroyLux. #AmazonMusicJingleBellTok #cashapp13plus #macysgifttok #mybrawlsuper #fitness #ClothingBrand #Bikinibabe❤ @coileray #Bosslady @J -@J -JOLE @J -@J -JOLERAY @jcoileray @ «Новые укороченные пуховики Matrix 🔥🔥🔥🔥 поступили в продажу в ограниченном количестве во флагманском магазине Troy Luxor в торговом центре Дейтон @jlo». Укороченные пуховики. оригинальный звук.

1092 просмотра|

оригинальный звук — Troy Luxor

Короткие полуприкрытые женские купальники — LYRA Swimwear // LYRA SOFIA CROP

Перейти к информации о продукте

114,95 €

Цена за единицу / за

Включая налог.

Матрица

Размер XS С М л XL ХХL XXXL Стиль Полный купальник с шапочкой для плавания Купальник без шапочки

Варианты продукта

XS / Полный купальник с шапочкой для плавания — Распроданный — €114,95 XS / Купальник без шапочки для плавания — Распроданный — €108,95 S / Full Купальник с шапочкой для плавания — Распроданный — €114,95 S / Купальник без шапочки для плавания — Распроданный — €108,95 M / Full Купальник с шапочкой для плавания — Распроданный — €114,95 М / Купальник без шапочки для плавания — Распроданный — €108,95 L / Full Купальник с шапочкой для плавания — €114,95 L / Купальник без шапочки для плавания — €108,95 XL / Полный купальник с шапочкой для плавания — Распроданный — €114,95 XL / Купальник без шапочки для плавания — Распроданный — €108,95 XXL / Полный купальник с шапочкой для плавания — €114,95 XXL / Купальник без шапочки для плавания — Распроданный — €108,95 XXXL / Полный купальник с шапочкой для плавания — €114,95 XXXL / Купальник без шапочки для плавания — €108,95

Размера нет в наличии? Нажмите здесь

Описание

Изготовленная из нашей запатентованной итальянской ткани Ribelux™, растягивающейся в 4 направлениях, коллекция Sofia имеет легкую, быстросохнущую защиту UPF 80+ и идеально подходит для использования в бассейне или на пляже.

Вариант полного купальника включает все 4 предмета:

Купальник: облегающее боди с молнией спереди
Леггинсы для плавания: леггинсы для плавания длиной до щиколотки с эластичной посадкой посередине талии
Юбка: съемная юбка для плавания для дополнительной защиты
Купальная шапочка: шикарный приталенный тюрбан для плавания с узлом

Рост модели 1 5 футов 8 / 1,72 см, размер 8UK (06US/36EUROPE) и размер S

ОТПРАВКА И ДОСТАВКА

Страна/регион	Стандартная поставка		Экспресс-доставка
	Цена	Доставка (рабочие дни)	Цена	Доставка (рабочие дни)
Великобритания	3,99 фунтов стерлингов	2-3 дня	6,99 фунтов стерлингов	1-2 дня
Европейский союз	14,99 €	4-6 дней	€24,99	2-4 дня
США	9,99 $	2-4 дня	19,99 $	1-2 дня
GCC	$18,99	5-7 дней	39,99 $	3-4 дня
Канада (CAD)	19,99 $	4-5 дней	29,99 долларов США	2-3 дня
Австралия (AUD)	24,99 $	6-7 дней	59,99 $	4-5 дней
Африка	—	—	29,99 фунтов стерлингов	4-6 дней
Юго-Восточная Азия	$24,99	5-6 дней	$39,99	4-5 дней
Остаток мира	—	—	29,99 фунтов стерлингов	4-6 дней

*Цены могут незначительно отличаться из-за колебаний обменного курса.

** Обратите внимание: Сроки доставки указаны только в рабочие дни и не включают выходные и праздничные дни. Доставка осуществляется с понедельника по пятницу с перерывом в 12:00 по Гринвичу.

Политика возврата

Мы хотим предоставить вам простой способ вернуть что-либо, чтобы вы могли вернуть нам любой товар в течение 30 дней с момента получения первоначального заказа, включая товары со скидкой.

Как изготавливается купальник LYRA?

Эволюция купальника LYRA, от замысла до поставки, представляет собой сложный девятимесячный процесс. Путешествие ведет нас от студий LYRA в Лондоне к ткацким фабрикам в Бергамо, Северная Италия, вплоть до семейной фабрики в Стамбуле. Творческий процесс, наряду со строгим мастерством, которое входит в разработку и производство каждого купальника LYRA, — это то, чем мы безмерно гордимся.

ТВОРЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС .

Лондон, Великобритания — Сентябрь: Возможно, мы находимся в разгаре «месяца моды», но сентябрь каждого года также является временем, когда наши дизайнеры демонстрируют свои предлагаемые новые модели нашим командам по дизайну, производству и выборке. Творческий процесс начинается с обширных исследований — наши дизайнеры постоянно находятся в поиске вдохновения, будь то просмотр старинных журналов и книг для анализа конструкции классических купальных костюмов 19-го века.40-х и 1960-х годов, или исследовать яркие рынки по всему миру, чтобы включить различные философии в наши проекты. Следующим шагом является создание больших мудбордов с изображениями, иллюстрирующими индивидуальность, которую наши дизайнеры пытаются отразить в продуктах.

ВСЕ НАЧИНАЕТСЯ С ТКАНИ .

Бергамо, Италия Октябрь: Нашей целью в LYRA всегда было использование только лучших итальянских тканей для купальных костюмов в мире. В отличие от многих других брендов купальников, мы контролируем каждый этап подготовки ткани. В то время как наши исследовательские и дизайнерские команды находятся в разгаре творческого процесса, наша команда по тканям продолжает работу, закупая ткани на итальянских фабриках и разрабатывая ткани на заказ с нашими итальянскими поставщиками.
Начнем с выбора сырья с мельниц. Решающим компонентом, обеспечивающим оптимальный комфорт и долговечность скромного купальника, является эластомер. На наших фабриках в Бергамо мы используем лучшие запатентованные эластомерные волокна, доступные на рынке. Эти волокна обеспечивают высококачественную защиту от ультрафиолетовых лучей, в четыре раза превышающую защиту, обеспечиваемую солнцезащитными кремами с высоким SPF. Кроме того, наши купальники (или, как некоторые их называют, буркини) изготовлены из ткани для пляжной одежды, которая благодаря своей инновационной конструкции устойчива к воздействию песка. Мы гарантируем, что цвета наших тканей для купальных костюмов со временем сохранят свою яркость и четкость. Каждый новый цвет, добавленный в нашу коллекцию, тестируется, чтобы обеспечить высочайшую стойкость цвета к выцветанию, когда ткани подвергаются воздействию света, многократных стирок, морской и хлорированной воды, в соответствии с сертификатами ISO и США. Наконец, наши ткани для купальных костюмов подвергаются тщательному физическому и визуальному тестированию, прежде чем наша команда по производству тканей дает разрешение на их использование. В LYRA мы инвестируем свое время и ресурсы, чтобы вы могли извлечь выгоду из оптимального материала для своего купальника (буркини).

ДИЗАЙН .

Лондон, Великобритания — ноябрь: Прошло 2 месяца после осеннего показа. Команда дизайнеров приступила к разработке концепции следующей коллекции. Как только у дизайнера появляется концепция — иногда строгая, часто свободная — в голове, пора приступать к созданию купальников. Одни начинают с набросков, другие с драпировки ткани на живую модель. Здесь итеративный процесс действительно имеет решающее значение. Например, вид силуэта, который представляет дизайнер, также повлияет на процесс. Скромный купальник с драпировкой, такой как ALAYNA , должен быть разработан по форме, в то время как сшитые на заказ купальники, такие как SOFIA, могут работать лучше, если они сначала будут выполнены в виде плоской выкройки.

После того, как наша ткань и окончательный дизайн прошли строгие испытания на качество и пригодность в нашем итальянском испытательном центре, они доставляются на раскройные станки LYRA в нашу лондонскую дизайн-студию. На этом этапе у нас обычно есть выкройка, которая проходит процесс примерки на муслине. «Речь идет о доработке, доработке и доработке», — говорит София Адам, главный дизайнер подразделения купальников LYRA. «Вы конкретизируете всю свою линию. Вы можете спроектировать 10 силуэтов купальников, а затем совершенствовать их, пока не доберетесь до парочки самых сильных… В конечном счете, речь идет о том, чтобы создать желание», — добавляет София. «Будь то коммерческая или концептуальная работа, речь идет о связи между купальником и потребителем. Это волшебный момент».
Следующий шаг на пути от мудборда к готовому купальнику начинается с того, что менеджеры по производству называют «заявкой на раскрой» или заказом, в котором подробно описывается, сколько единиц определенного изделия необходимо «раскроить» или произвести. После сглаживания исходный шаблон должен быть передан нашим оценщикам шаблонов LYRA, которые могут масштабировать его для создания различных размеров.Как только руководитель производства узнает размеры для каждого размера, она должна затем создать «технический пакет» или подробный список характеристик для каждого купальника — например, «какой длины молния?»

ПРОИЗВОДСТВО .

Мы верим, что внешнее и внутреннее всегда связаны. Вот почему мы следим за тем, чтобы качество наших купальных костюмов соответствовало добросовестности людей, которые их создали.

Чтобы найти подходящую фабрику для производства купальных костюмов, потребовалось более двух лет напряженной работы, основанной на неустанной и бескомпромиссной решимости. Расположенная в центре Стамбула семейная фабрика занимает площадь 800 квадратных метров на пяти этажах, на ней работает 250 человек, и всем им справедливо платят и к ним относятся с уважением. Мы не просто требовали соблюдения самых высоких этических стандартов при поиске фабрики, мы также хотели отплатить и поддержать местное сообщество.

Наша фабрика проходит аудит не реже одного раза в год и входит в Fair Wear Foundation («FWF»), чтобы обеспечить самые высокие стандарты на рабочем месте. FWF — это некоммерческая организация, которая работает с брендами, фабриками, профсоюзами, НПО, а иногда и с правительствами, чтобы проверять и улучшать условия труда.

ОТСУТСТВИЕ СЛИШКОМ МАЛЕНЬКИХ ДЕТАЛЕЙ
Стамбул, Турция — апрель: Каждый купальник LYRA проходит через 11 стадий производства и столько же рук, руководствуясь нашим стремлением к бескомпромиссному мастерству. Молнии, пуговицы и швы — все элементы тщательно подобраны и скрупулезно установлены на свои места. Многие детали наших купальников мы прошиваем вручную — например, во всех наших купальниках SOFIA шов между застежкой-молнией и телом выполняется вручную. Ручная строчка — единственный способ обеспечить правильное натяжение стежков. Перед тем, как каждый продукт покидает гнездо, наша команда контроля качества проверяет каждый купальник вручную, гарантируя, что ни одна деталь не будет упущена.
ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНАЯ ПРОВЕРКА.
Лондон, Великобритания — июнь: Каждый купальник, произведенный на нашей фабрике, проверяется на наличие малейших дефектов перед тем, как будет пришита этикетка LYRA. Оборвавшиеся нити обрезаются, пятна удаляются, дефекты ткани устраняются. Затем каждый купальник вручную гладят, гладят и упаковывают в индивидуальную упаковку, прежде чем он будет доставлен на наш склад в Лондоне и готов к покупке.
Укороченная толстовка с капюшоном Behind The Matrix
Перейти к содержимому
МЫ ИСПОЛЬЗУЕМ ФАЙЛЫ COOKIES НА ЭТОМ САЙТЕ, ЧТОБЫ УЛУЧШИТЬ ВАШУ РАБОТУ С KILLSTAR.
Подробнее
0 шт.
0,00 $
Мы предлагаем эту услугу премиум-класса, чтобы гарантировать безопасность при транспортировке, а также более быстрое и простое решение любых проблем. Оставайтесь на связи, чтобы быть защищенным от повреждений/утери при транспортировке и даже от кражи прямо у вашего порога!
Оформление заказа
Изменить корзину
В вашей корзине ничего нет.
Адрес
Метод
Цена
США Бесплатная доставка на сумму более 100 долларов США —
Стандарт (от) 10 долларов
Международный Бесплатная доставка на сумму более 200 долларов США —
Стандарт (от) $17

Подробнее

ЗАЩИТА ДОСТАВКИ с помощью Route
Green Package Protection от Route — это решение для защиты вашего заказа, которое помогает защитить ваш заказ в случае его потери или повреждения во время транспортировки, кражи или кражи. при этом защищая планету. Мы знаем, как неприятно, когда что-то случается с вашим заказом, поэтому мы сотрудничаем с Route, чтобы предложить вам дополнительную гарантию поддержки, несмотря ни на что. Каждый раз, когда вы добавляете Green Package Protection в свой заказ, Route жертвует на поддержку инициативы по агролесоводству, которая удаляет CO₂ из воздуха и способствует процветанию экосистемы.
У вас есть 14 дней* с даты получения, чтобы отправить его по почте и отправить нам для возмещения, кредита в магазине или обмена.
Когда мы получим его обратно на наш склад, мы стремимся обработать его в течение 5-10 дней с даты получения.
Подробнее
*Применяются исключения. Узнайте больше о товарах, не подлежащих возврату.
КАКИЕ ВИДЫ ОПЛАТЫ ВЫ ПРИНИМАЕТЕ?
Применяются положения и условия. Узнать больше
МОГУ ЛИ Я ОПЛАЧИВАТЬ ДОЛЛАРАМИ США, ЕВРО И ДРУГОЙ ВАЛЮТОЙ?
Все наши цены указаны в долларах США, но вы можете оплатить в любой валюте.
ВЫ ДОСТАВЛЯЕТЕ ПО ВСЕМУ МИРУ?
Да.
МОГУ ЛИ Я ОТМЕНИТЬ ЗАКАЗ?
Да — сообщите нам как можно скорее по электронной почте или через форму обратной связи.
МОГУ ЛИ Я ИЗМЕНИТЬ ЗАКАЗ ДО ЕГО ОТПРАВКИ?
Нет — заказы не могут быть изменены после размещения.
ГДЕ Я МОГУ ОТСЛЕЖИВАТЬ ЗАКАЗ?
После того, как ваш заказ будет отправлен, вы получите номер для отслеживания, который вы можете использовать для отслеживания вашего заказа.
КАК СДЕЛАТЬ ВОЗВРАТ/ОБМЕН?
Мы предлагаем 14-дневную политику возврата, с которой вы можете ознакомиться на сайте killstar.com/pages/returns.
Наши размеры соответствуют стандартным размерам.
Подробнее
Женская одежда
Бюстгальтер, измененный размер
XS С М л XL 2XL 3XL 4XL
Размер чашки 30-34
А-С 32-36
А-С 32-36
Б-Д 32-36
C-DD 34-38
ДД-Ф 36-40
E-G 38-42
F-H 40-44
G-HH
Эквивалент 34А
32Б
30С 36А
34Б
32С 36Б
34С
32Д 36С
34Д
32ДД 38DD
36E
34F 40E
38F
36G 42F
40G
38H 44G
42H
40HH
Изменение размера платья
XS С М л XL 2XL 3XL 4XL
8 10 12 14 16 18 18/20 20/22
4 6 8 10 12 14 16 18
36 38 40 42 44 46 48 50
Преобразование метрических единиц в британские единицы
XS С М л XL 2XL 3XL 4XL
Размеры корпуса Бюст СМ 82 87 92 97 102 109 114 119
В 32¼ 34¼ 36¼ 38¼ 40¼ 43 45 46¾
Размеры корпуса Талия СМ 64 69 74 79 84 91 96 101
В 25¼ 27¼ 29¼ 31 33 35¾ 37¾ 39¾
Размеры корпуса бедра СМ 89 94 99 104 109 116 121 126
В 35 37 39 40 42¼ 45¾ 47¾ 49½

Как измерить
ЗА МАТРИЦЕЙ.
Будущее за готами.
— Сверхмягкая смесь хлопка.
— Заостренные рукава.
— Большой капюшон.
— Молния спереди.
— Контрастная строчка.
— Расслабленный.
Вы будете готовы сразиться с хакерами в укороченной толстовке с капюшоном Behind The Matrix, изготовленной из сверхмягкой хлопчатобумажной ткани для удобной посадки. Заостренные рукава, объемный капюшон и яркая контрастная отстрочка — непринужденный стиль и удобство в носке в любое время и в любой день.
Очень универсальный. Чтобы создать непринужденный образ, наденьте свои любимые джинсы, мини-юбку или шорты!
Стирка в холодной воде – щадящий режим.
С логотипом KILLSTAR, 70 % хлопок, 30 % полиэстер.
В KILLSTAR мы разрабатываем для вечного удовольствия. Покупайте ранее полюбившийся сверхъестественный стиль по пикантным ценам и воскресите старых фаворитов, чтобы заработать 100% кредита в магазине. Вместе мы можем сделать планету лучше, поддерживая оборот продуктов. Тяжелый стиль с легким следом.
Продайте его на торговой площадке Killstar Resurrect.
К вашему сведению: все предварительно полюбившиеся товары являются финальной распродажей и реализуются сообществом KILLSTAR. Подробнее см. в разделе часто задаваемых вопросов.
Мы в KILLSTAR верим, что устойчивая жизнь начинается с выбора, который вы делаете каждый день. Мы рады представить нашу новую торговую площадку для перепродажи, чтобы вернуть к жизни бывшие в употреблении вещи, не давая им попасть на свалку и находя им новый дом.
Псс…
Оценка воздействия пестицидов: матрица воздействия на сельскохозяйственные культуры. Рабочая группа по оценке воздействия пестицидов
. 1993; 22 Дополнение 2:S42-5.
doi: 10.1093/ije/22. supplement_2.s42.
Л Милиджи ¹ , L Settimi, G Masala, P Maiozzi, S Albergini Maltoni, A Seniori Costantini, P Vineis
Филиалы
принадлежность
¹ Центр изучения и профилактики рака (CSPO), USL 10/E, Флоренция, Италия.
PMID: 8132391
DOI: 10.1093/ije/22.supplement_2.s42
Л Милиджи и др. Int J Эпидемиол. 1993.
. 1993; 22 Дополнение 2:S42-5.
doi: 10. 1093/ije/22.supplement_2.s42.
Авторы
Л Милиджи ¹ , Л. Сеттими, Г. Масала, П. Майоцци, С. Альбергини Мальтони, А. Сеньори Костантини, П. Винеис
принадлежность
¹ Центр изучения и профилактики рака (CSPO), USL 10/E, Флоренция, Италия.
PMID: 8132391
DOI: 10.1093/ije/22.supplement_2.s42
Абстрактный
Матрица воздействия на сельскохозяйственные культуры (CEM) была разработана в контексте двух итальянских исследований случай-контроль. CEM соотносит методы ведения сельского хозяйства с воздействием пестицидов, принимая во внимание изменения с течением времени и использование химикатов по географическим районам для ведения сельского хозяйства. Матрица относится к 14 областям и 10 основным культурам. Ось воздействия состоит из 440 химических веществ, использовавшихся за последние 40 лет в областях, представляющих интерес. В матрице связь между растениеводством и пестицидами выражается в виде наличия или отсутствия воздействия. Точность матрицы была первоначально оценена с использованием 26 профессиональных историй, собранных в рамках двух исследований случай-контроль. Чувствительность и специфичность CEM для некоторых соединений оценивались по сравнению с оценкой экспозиции экспертами. Чувствительность колеблется от 83,3% до 100%, специфичность от 66,2% до 95,8% в зависимости от химикатов.
Похожие статьи
Разработка основанного на ГИС индикатора воздействия пестицидов на окружающую среду и его применение в бельгийском исследовании рака мочевого пузыря методом случай-контроль.
Корнелис С. , Шотерс Г., Келлен Э., Бантинкс Ф., Зигерс М. Корнелис С. и др. Int J Hyg Environ Health. 2009 март; 212(2):172-85. doi: 10.1016/j.ijheh.2008.06.001. Epub 2008, 2 сентября. Int J Hyg Environ Health. 2009 г.. PMID: 18768353
Пассивное воздействие сельскохозяйственных пестицидов и риск детской лейкемии в итальянской общине.
Малаголи К., Костанзини С., Хек Дж. Э., Малавольти М., Де Джироламо Г., Олеари П., Палацци Г., Тегги С., Винчети М. Малаголи С. и др. Int J Hyg Environ Health. 2016 ноябрь; 219(8):742-748. doi: 10.1016/j.ijheh.2016.09.015. Epub 2016 21 сентября. Int J Hyg Environ Health. 2016. PMID: 27693118 Бесплатная статья ЧВК.
Оценка профессионального воздействия пестицидов в объединенном анализе сельскохозяйственных когорт в рамках консорциума AGRICOH.
Брауэр М., Шинаси Л., Бин Фриман Л.Е., Бальди И., Лебайи П., Ферро Г., Нордби К.С., Шюц Дж., Леон М.Е., Кромхаут Х. Брауэр М. и др. Оккупируйте Окружающая среда Мед. 2016 июнь;73(6):359-67. doi: 10.1136/oemed-2015-103319. Epub 2016 23 марта. Оккупируйте Окружающая среда Мед. 2016. PMID: 27009271
Оценка риска и управление профессиональным воздействием пестицидов в сельском хозяйстве.
Марони М., Фанетти А.С., Метруччо Ф. Марони М. и др. мед лав. 2006 март-апрель;97(2):430-7. мед лав. 2006. PMID: 17017381 Обзор.
Риск для здоровья и занятие в сельскохозяйственных условиях в Италии.
Милиджи Л., Апреа С., Сеттими Л. Милиджи Л. и соавт. Int J Occup Environ Health. 2005 г., январь-март; 11(1):96-102. doi: 10.1179/oeh.2005.11.1.96. Int J Occup Environ Health. 2005. PMID: 15859198 Обзор.
Посмотреть все похожие статьи
Цитируется
Профессиональное воздействие глифосата и риск лимфомы: результаты итальянского многоцентрового исследования случай-контроль.
Мелони Ф., Сатта Г., Падоан М., Монтанья А., Пилия И., Аргиолас А., Пиро С., Маньяни С., Гамбелунге А., Музи Г., Ферри Г.М., Вимеркати Л., Занотти Р., Скарпа А., Зукка М., Де Маттеис С. , Кампанья М., Милиджи Л., Кокко П. Мелони Ф. и др. Здоровье окружающей среды. 2021 28 апр; 20(1):49. doi: 10.1186/s12940-021-00729-8. Здоровье окружающей среды. 2021. PMID: 336 Бесплатная статья ЧВК.
Использование матриц воздействия на рабочем месте для оценки воздействия пестицидов на рабочем месте: обзор.
Карлес С., Бувье Г., Лебайи П., Бальди И. Карлес С. и др. J Expo Sci Environ Epidemiol. 2017 март; 27(2):125-140. doi: 10.1038/jes.2016.25. Эпаб 2016 18 мая. J Expo Sci Environ Epidemiol. 2017. PMID: 27189257 Обзор.
Французская матрица воздействия на сельскохозяйственные культуры для использования в эпидемиологических исследованиях пестицидов: PESTIMAT.
Бальди И., Карлес С., Блан-Лапьер А., Фаббро-Перэ П., Дрюэ-Кабанак М., Буте-Робине Э., Сула Ж.М., Бувье Г., Лебайи П.; Группа ПЕСТИМАТ. Балди I и др. J Expo Sci Environ Epidemiol. 2017 янв; 27(1):56-63. doi: 10.1038/jes.2015.72. Epub 2015 23 декабря. J Expo Sci Environ Epidemiol. 2017. PMID: 26696463
Полученные с помощью матрицы воздействия на рабочем месте (JEM) оценки профессионального воздействия пестицидов в течение жизни и риска болезни Паркинсона.
Лью З., Ван А., Бронштейн Дж., Ритц Б. Лью З. и др. Arch Environment Occup Health. 2014;69(4):241-51. дои: 10.1080/19338244.2013.778808. Arch Environment Occup Health. 2014. PMID: 24499252 Бесплатная статья ЧВК.
Использование матрицы воздействия конкретных культур и рабочих мест для оценки кумулятивного воздействия триазиновых гербицидов среди женщин в исследовании случай-контроль в Центральной долине Калифорнии.
Янг Х.А., Миллс П.К., Риордан Д., Кресс Р. Янг Х.А. и соавт. Оккупируйте Окружающая среда Мед. 2004 ноябрь; 61 (11): 945-51. doi: 10.1136/oem.2003.011742. Оккупируйте Окружающая среда Мед. 2004. PMID: 15477289 Бесплатная статья ЧВК.
Просмотреть все статьи «Цитируется по»
Типы публикаций
термины MeSH
вещества
Грантовая поддержка
R01-CA51086-0142/CA/NCI NIH HHS/США
Short, Fat Matrices — исследовательский блог Дастина Дж.
Миксона
Опубликовано 10 августа 2021 г. 10 августа 2021 г. Дастина Г. Миксона
Грант Сандерсон (известный 3Blue1Brown) недавно запустил подкаст 3b1b в рамках математической выставки SoME1. На этой странице аннотируется третий выпуск подкаста:

. В этом выпуске Грант Сандерсон (GS) берет интервью у Стивена Строгаца (SS) об исследованиях, педагогике и экспозиции, а далее следует комментарий Джона Джаспера (JJ), Эмили Кинг (EK), Клейтон Шонквилер (CS) и я (DM). Не стесняйтесь обсуждать дальше в комментариях.
Продолжить чтение 3b1b подкаст #3
Рубрика: Заметки, Профессиональные, ОбзорыLeave a comment
Опубликовано 26 июля 2021 г. 10 августа 2021 г. Дастин Г. Миксон
Грант Сандерсон (из группы 3Blue1Brown) недавно запустил подкаст 3b1b в рамках математической выставки SoME1. Чтобы отпраздновать это событие, мы с друзьями решили провести эксперимент в этом блоге, аннотировав первый выпуск подкаста:

В этом выпуске Грант Сандерсон (GS) берет интервью у Алекса Канторовича (AK) обо всем, что связано с академическими кругами, а далее следует несколько комментариев Джона Джаспера (JJ), Ганса Паршалла (HP) и меня (DM). Не стесняйтесь обсуждать дальше в комментариях.
Продолжить чтение Подкаст 3b1b #1
Рубрика: Заметки, Профессиональные, Обзоры1 Комментарий
Опубликовано 1 февраля 2021 г. Дастином Г. Миксоном
Это семнадцатое «исследовательское» направление проекта Polymath26, направленное на достижение прогресса в решении проблемы Хадвигера-Нельсона, продолжение этого поста. Этот проект является продолжением революционного результата Обри де Грея о том, что хроматическое число плоскости составляет не менее 5. Обсуждение проекта неисследовательского характера следует продолжить на странице предложений Polymath. Мы будем подводить итоги на вики-странице Polymath.
На данный момент мы заканчиваем работу над проектом статьи Д.Х.Дж. Полимат. Как и оригинальная статья Обри, она будет представлена для публикации в Geombinatorics.
Этот пост завершает проект Polymath26. Конечно, мы ожидаем, что люди продолжат решать эту проблему самостоятельно. Если вы хотите сообщить сообществу Polymath26 о своем прогрессе, не стесняйтесь комментировать этот пост.
Я попросил Обри сказать несколько слов о нашем проекте:
Читать далее Polymath26, тема семнадцатая: Объявление победы
Опубликовано в Комментарии Polymath410
Опубликовано 22 января 2021 г. 23 января 2021 г. Дастин Г. Миксон
Прошлым летом я запустил онлайн-семинар с Джои Айверсоном, Джоном Джаспером и Эмили Кинг по теории и приложениям гармонического анализа, комбинаторики и алгебры. Мы встречаемся по вторникам в 13:00 (по восточному времени).
Мы начинаем весенний семестр 26 января с доклада Стива Фламмиа о недавнем прогрессе в гипотезе Цаунера.
Щелкните здесь, чтобы перейти по ссылке Zoom и подписаться на список рассылки.
Щелкните здесь, чтобы просмотреть список прошедших и предстоящих переговоров.
Щелкните здесь, чтобы перейти на канал CodEx на YouTube.
Posted in Конференции, Теория фреймовLeave a comment
Опубликовано 18 января 2021 г. 19 января 2021 г. Дастин Г. Миксон
Далее следует интересная задача, которую недавно поставил Марио Кренн. Прогресс в решении этой проблемы может привести к новым открытиям в квантовой физике (подробности см. в этом, этом, этом и этом). Кроме того, Марио объявил о двух денежных премиях для поощрения работы в этом направлении. (!)
Рассмотрим взвешенный двудольный граф с раскрашенными ребрами, состоящий из
наборов непересекающихся вершин и ,
набора ребер ,
раскраски ребер и
комплексного взвешивания вершин .
Продолжить чтение Задача раскраски графа из квантовой физики (с призами!)
Опубликовано в Notes5 комментариев
Опубликовано 10 января 2021 г. 21 апреля 2021 г. Дастин Г. Миксон
Этой весной я веду первый семестр курса линейной алгебры в Университете штата Огайо.
Щелкните здесь, чтобы просмотреть черновик моих конспектов лекций.
Я буду периодически обновлять указанную выше ссылку. Не стесняйтесь комментировать ниже.
Обновление №1: Добавлены два раздела в Главу 1.
Обновление №2: Обновлена Глава 1 и начата Глава 2.
Обновление №3: Добавлен раздел в Главу 2.
4 Обновление № 4: Добавлен еще один раздел в главу 2.
Обновление № 5: Добавлен еще один раздел в главу 2.
Обновление №6: Добавлена глава 3 и начата глава 4.
Обновление №7: Обновлен раздел 4.1.
Обновление №8: Добавлен раздел 4.2.
Обновление №9: Начат раздел 4.3.
Обновление №10: Добавлен раздел 4.4.
Опубликовано в ЗаметкиОставить комментарий
Опубликовано 10 июля 2020 г. Дастином Дж. Миксоном
В конце своего недавнего выступления на CodEx Джин Копп изложил задачу с прикрепленным к ней призом. Я был взволнован, узнав об этом, поэтому я заручился поддержкой Джина Коппа и Марка Магсино, чтобы они помогли мне написать эту запись в блоге, чтобы предоставить дополнительные сведения.
Во-первых, обозначим множество матриц таким образом, что
Здесь обозначает сопряженное транспонирование, обозначает модуль в квадрате по элементам, обозначает единичную матрицу и обозначает матрицу всех единиц. Другими словами, колонны образуют равноугольную плотную рамку (ETF) для размера .
Продолжить чтение Премия Коппа за виски
Posted in Конференции, Теория фреймовLeave a comment
Posted on 11 мая 2020 г. by Dustin G. Mixon
Это шестнадцатая «исследовательская» ветвь проекта Polymath26, направленная на достижение прогресса в решении проблемы Хадвигера-Нельсона, продолжение этого поста. Этот проект является продолжением революционного результата Обри де Грея о том, что хроматическое число плоскости составляет не менее 5. Обсуждение проекта неисследовательского характера следует продолжить на странице предложений Polymath. Мы будем подводить итоги на вики-странице Polymath.
Написание статьи обрело второе дыхание между Филипом Гиббсом, Обри де Греем, Яаном Партсом и Томом Сиргедасом. Для справки я хотел составить список связанных публикаций, появившихся с момента запуска нашего проекта. (Не стесняйтесь указывать любые ссылки, которые я пропустил в комментариях.) С тех пор, как статья Обри впервые попала в arXiv два года назад, определенно было немного активности!
П. Агостон, Вероятностная формулировка проблемы Хадвигера – Нельсона.
Ф. Бок, Эпсилон-раскраски полос, Acta Math. ун-т Comenianae (2019) 88: 469-473.
G. Exoo, D. Ismailescu, 6-хроматический граф с двумя расстояниями на плоскости, препринт arXiv arXiv: 1909.13177 (2019).
Г. Эксу, Д. Исмаилеску, Хроматическое число плоскости не менее 5: новое доказательство, Дискретная и вычислительная геометрия (2019): 1–11.
Г. Эксу, Д. Исмаилеску, Проблема Хадвигера-Нельсона с двумя запрещенными расстояниями, препринт arXiv arXiv:1805.06055 (2018).
Н. Франкл, Т. Хубай, Д. Палвёлги, Почти монохроматические множества и хроматическое число плоскости, препринт arXiv arXiv: 1912.02604 (2019).
М. Дж. Х. Хеуле, Вычисление меньшего графика единичных расстояний с хроматическим номером 5 с помощью корректировки, препринт arXiv arXiv: 1907.00929 (2019).
М. Дж. Хейл, Поиск графика единичного расстояния с хроматическим номером 6, SAT COMPETITION 2018: 66. 267. Спрингер, Чам, 2019 г..
J. Запчасти. Небольшой 6-хроматический граф с двумя расстояниями на плоскости, Geombinatorics, vol. 29, № 3 (2020), стр. 111-115.
J. Запчасти. Минимизация графов на примере 5-хроматических графов с единичным расстоянием на плоскости, Geombinatorics, vol. 29, № 4 (2020), стр. 137-166.
Опубликовано в Комментарии Polymath451
Posted on 12 декабря 2019 г. by Dustin G. Mixon
Это пятнадцатое «исследовательское» направление проекта Polymath26, направленное на достижение прогресса в решении проблемы Хадвигера-Нельсона, продолжение этого поста. Этот проект является продолжением революционного результата Обри де Грея о том, что хроматическое число плоскости составляет не менее 5. Обсуждение проекта неисследовательского характера следует продолжить на странице предложений Polymath. Мы будем подводить итоги на вики-странице Polymath.
На данный момент большая часть усилий переходит к этапу написания, который происходит на оборотной стороне. См. этот комментарий, чтобы получить права на написание статьи. Эту ветку можно использовать для обсуждения рецензии, а также любых оставшихся вопросов исследования.
Опубликовано в Комментарии Polymath266
Опубликовано 7 сентября 2019 г. 27 сентября 2019 г. Дастин Г. Миксон
Позже в этом месяце Ханс Паршалл примет участие в летней школе на тему «Упаковка сфер и оптимальные конфигурации». В рамках подготовки к этому событию Гансу было поручено написать конспекты лекций, обобщающие основные результаты следующей статьи:
П. Дельсарт, Дж. М. Геталс, Дж. Дж. Зайдель,
Сферические коды и конструкции,
Geometriae Dedicata 6 (1977) 363–388.
Заметки Ханса оказались особенно полезными, поэтому я размещаю их здесь с его разрешения. Я слегка отредактировал его заметки относительно форматирования и гиперссылок.
Без лишних слов:
Продолжить чтение Сферические коды и дизайны
Опубликовано в Теория фреймов, Примечания2 Комментарии Ищи:
Следите за блогом по электронной почте
Введите свой адрес электронной почты, чтобы следить за этим блогом и получать уведомления о новых сообщениях по электронной почте.
Адрес электронной почты:
Категории
Сжатое зондирование
Конференции
Наука о данных
Теория фреймов
Интервью
Примечания
Бумаги
Поиск фазы
Полимат
Профессиональный
отзывов
Без категории
Архивы
Архивы Выбрать месяц Август 2021 Июль 2021 Февраль 2021 Январь 2021 Июль 2020 Май 2020 Декабрь 2019 Сентябрь 2019 Август 2019 Июль 2019 Март 2019 Январь 2019 Декабрь 2018 Октябрь 2018 Сентябрь 2018 Август 2018 Июль 2018 Июнь 2018 Май 2018 17 Февраль 2018 Декабрь 2018 Март 2018 Март 2018 Сентябрь 2017 г. август 2017 май 2017 г. Март 2017 г. Ноябрь 2016 г., октябрь 2016 г., сентябрь 2016 г., июль 2016 г., май 2016 г., апрель 2016 г. Март 2016 г., февраль 2016 г., декабрь 2015 г., ноябрь 2015 г., октябрь 2015 г. Сентябрь 2015 г. Август 2015 г., июль 2015 г., май 2015 г. Март 2015 г. Февраль 2015 г. Январь 2015 г. Ноябрь 2014 г. Октябрь 2014 г. Сентябрь 2014 г. Июль 2014 г., июнь 2014 г., апрель 2014 г. Март 2014 г. Февраль 2014 г. Январь 2014 г. Декабрь 2013 г., ноябрь 2013 г., октябрь 2013 г., сентябрь 2013 г., август 2013 г., июль 2013 г., июнь 2013 г. Март 2013 г. Февраль 2013 г. Январь 2013 г. Декабрь 2012 г. Октябрь 2012 г. 2012 г., июнь 2012 г., май, май, апрель 2012 г., март 2012 г., февраль 2012 г. 2012
Блогролл
Не могу поверить, что это не случайно!
Расслабься и властвуй
Мета
Регистрация
Вход в систему
Лента записей
Лента комментариев
WordPress.com
Обрезанное декодирование набора данных BCIC IV 2a — документация Braindecode 0.
6
Основываясь на декодировании Trialwise учебник, теперь мы делаем больше обрезанное декодирование с эффективным использованием данных!
В Braindecode созданы две поддерживаемые конфигурации для обучающие модели: пробное декодирование и обрезанное декодирование. Мы будем объясните это наглядно, сравнив пробное декодирование с кадрированным.
Слева вы видите пробную расшифровку:
Полная пробная версия передается по сети.
Сеть выдает прогноз.
Прогноз сравнивается с целевым значением (меткой) для этого испытания, чтобы вычислить убыток.
Справа вы видите обрезанную расшифровку:
Вместо полного испытания посевы проталкиваются через сеть.
Для повышения эффективности вычислений несколько соседних культур помещаются через сеть одновременно (эти соседние культуры называемые вычислительными окнами)
Таким образом, сеть выдает несколько прогнозов (по одному на культуру в окно)
Прогнозы отдельных культур усредняются перед вычислением функция потерь
Примечание
Архитектура сети неявно определяет размер урожая (это размер рецептивного поля, т. е. количество временных шагов, которые использует сеть сделать один прогноз)
Размер окна — определяемый пользователем гиперпараметр, называемый input_window_samples в Braindecode. Это в основном влияет на время выполнения (большие размеры окна должны быть быстрее). Как правило, вы можете установите его в два раза больше размера обрезки.
Размер кадрирования и размер окна вместе определяют, сколько прогнозов сеть делает на окно: #window-#crop+1=#predictions
Примечание
Для раскодированного декодирования приведенная выше схема обучения математически аналогично выборке культур в вашем наборе данных, проталкивая их через сеть и обучение непосредственно на отдельных культурах. В то же время, приведенная выше настройка обучения намного быстрее, поскольку она позволяет избежать избыточных вычисления с использованием расширенных сверток, см. нашу статью Глубокое обучение с использованием сверточных нейронных сетей для декодирования и визуализации ЭЭГ. # номер: E501 Однако эти две установки математически идентичны только в случае (1) ваша сеть не использует заполнение или только левое заполнение и (2) ваша функция потерь ведет к тем же градиентам при использовании усредненного вывода. Первое верно для наших неглубоких и глубоких моделей ConvNet, а второе верно для выходы log-softmax и отрицательная логарифмическая потеря правдоподобия, которая обычно используется для классификации в PyTorch.
Загрузка и предварительная обработка набора данных
Загрузка и предварительная обработка остаются такими же, как при декодировании Trialwise. руководство.
из braindecode.datasets импортирует MOABBDataset id_субъекта = 3 набор данных = MOABBDataset (набор_данных = "BNCI2014001", subject_ids = [subject_id]) из импорта braindecode.preprocessing ( exponential_moving_standardize, предварительная обработка, препроцессор, масштаб) low_cut_hz = 4. # частота среза низких частот для фильтрации high_cut_hz = 38. # высокая частота среза для фильтрации # Параметры экспоненциальной скользящей стандартизации фактор_новый = 1e-3 init_block_size = 1000 препроцессоры = [ Preprocessor('pick_types', eeg=True, meg=False, stim=False), # Сохранить датчики ЭЭГ Препроцессор(масштаб, фактор=1e6, apply_on_array=True), # Конвертация из V в uV Preprocessor('filter', l_freq=low_cut_hz, h_freq=high_cut_hz), # Полосовой фильтр Препроцессор(exponential_moving_standardize, # Стандартизация экспоненциального перемещения factor_new=factor_new, init_block_size=init_block_size) ] # Преобразование данных предварительная обработка (набор данных, препроцессоры)
Вышел:
/usr/share/miniconda/envs/braindecode/lib/python3. 7/site-packages/sklearn/utils/deprecation.py:87: FutureWarning: функция масштабирования устарела; будет удалено в 0.7.0. Вместо этого используйте numpy.multiply. warnings.warn(msg, category=FutureWarning)
Создать модель и вычислить параметры окна
В отличие от пробного декодирования сначала необходимо создать модель прежде чем мы сможем разрезать набор данных на окна. Это потому, что нам нужно знать рецептивное поле сети, чтобы знать, насколько велико окно шаг должен быть.
Сначала мы выбираем размер окна вычислений/ввода, который будет передан в сеть во время обучения Это должно быть больше, чем сети размер рецептивного поля и может быть выбран для вычислительных эффективность (см. пояснения в начале этого руководства). Мы тут выберите 1000 выборок, что составляет 4 секунды для частоты выборки 250 Гц.
input_window_samples = 1000
Теперь создадим модель. Чтобы его можно было использовать в обрезанном декодировании эффективно, мы вручную устанавливаем длину конечного слоя свертки до некоторой длины, которая уменьшает рецептивное поле ConvNet чем input_window_samples (см. final_conv_length=30 в модели определение).
импортный факел из braindecode.util импортировать set_random_seeds импорт из braindecode.models ShallowFBCSPNet cuda = torch.cuda.is_available() # проверяем, доступен ли GPU, если True выбирает его использование устройство = 'cuda', если cuda еще 'процессор' если куда: torch.backends.cudnn.benchmark = Истина # Установите случайное начальное число, чтобы можно было приблизительно воспроизвести результаты # Обратите внимание, что если для теста cudnn установлено значение True, недетерминизм GPU # может привести к существенному различию результатов между запусками. # Чтобы получить более последовательные результаты за счет увеличения времени вычислений, # вы можете установить `cudnn_benchmark=False` в `set_random_seeds` # или удалите `torch.backends.cudnn.benchmark = True` семя = 20200220 set_random_seeds (семя = семя, cuda = cuda) n_классов = 4 # Извлечь количество каналов из набора данных n_chans = набор данных[0][0]. shape[0] модель = ShallowFBCSPNet( н_чанс, n_классов, input_window_samples = input_window_samples, final_conv_length=30, ) # Отправить модель в GPU если куда: модель.cuda()
А теперь преобразуем модель с шагами в модель, выдающую плотные прогноз, поэтому мы можем использовать его для получения прогнозов для всех урожай.
из braindecode.models импортировать to_dense_prediction_model, get_output_shape to_dense_prediction_model (модель)
Чтобы узнать рецептивное поле моделей, мы вычисляем форму модели вывод для фиктивного ввода.
n_preds_per_input = get_output_shape (модель, n_chans, input_window_samples)[2]
Вырезать данные в windows
В отличие от пробного декодирования, мы должны предоставить явный размер окна и шаг окна к функции create_windows_from_events .
из braindecode.preprocessing import create_windows_from_events Trial_start_offset_seconds = -0,5 # Извлеките частоту дискретизации, убедитесь, что они одинаковы во всех наборах данных sfreq = набор данных. наборы данных[0].raw.info['sfreq'] утверждать все ([ds.raw.info['sfreq'] == sfreq для ds в dataset.datasets]) # Рассчитать смещение начала испытания в семплах. trip_start_offset_samples = int(trial_start_offset_seconds * sfreq) # Создайте окна, используя для этого функцию braindecode. Ему нужны параметры, чтобы определить, как # следует использовать пробные версии. windows_dataset = create_windows_from_events( набор данных, пробная_начало_смещения_образцы=пробная_начало_смещения_образцы, Trial_stop_offset_samples=0, window_size_samples = input_window_samples, window_stride_samples=n_preds_per_input, drop_last_window = Ложь, предварительная загрузка = Истина )
Разделить набор данных
Этот код такой же, как при пробном декодировании.
разделенный = windows_dataset.split('сеанс') train_set = разделенный ['session_T'] valid_set = разделенный ['session_E']
Обучение
В отличие от пробного декодирования, теперь мы должны поставить cropped=True для EEGClassifier и CroppedLoss как критерий, а также критерий__loss_function в качестве функции потерь применяется к предполагаемым предсказаниям.
Примечание
В этом руководстве мы используем некоторые параметры по умолчанию, которые мы обнаружили, что они хорошо работают для моторного декодирования, однако мы решительно рекомендуем вам выполнить собственную оптимизацию гиперпараметров, используя перекрестная проверка данных обучения.
из skorch.callbacks импортировать LRScheduler из skorch.helper импортировать predefined_split из braindecode импортировать EEGClassifier из braindecode.training импортировать CroppedLoss # Эти значения мы нашли подходящими для неглубокой сети: л = 0,0625 * 0,01 вес_распада = 0 # Для deep4 они должны быть: # л = 1 * 0,01 # вес_распада = 0,5 * 0,001 размер партии = 64 n_эпох = 4 clf = Классификатор ЭЭГ( модель, обрезано = верно, критерий=CroppedLoss, критерий__потеря_функция=факел.nn.functional.nll_потеря, оптимизатор=torch.optim.AdamW, train_split = предопределенный_split (valid_set), оптимизатор__lr=lr, оптимизатор__weight_decay=вес_распада, iterator_train__shuffle=Верно, batch_size = размер_пакета, обратные вызовы=[ "точность", ("lr_scheduler", LRScheduler('CosineAnnealingLR', T_max=n_epochs - 1)), ], устройство = устройство, ) # Обучение модели за указанное количество эпох. `y` - это None, так как он уже предоставлен # в наборе данных. clf.fit (train_set, y = нет, эпохи = n_epochs)
Вышел:
эпоха train_accuracy train_loss valid_accuracy valid_loss lr dur ------- ---------------- ------------ --------------- - ------------ ------ ------- 1 0,2500 1,4486 0,2500 5,4387 0,0006 17,8371 2 0,2569 1,2315 0,2500 3,6824 0,0005 17,7855 3 0,3958 1,1476 0,3611 2,2702 0,0002 17,7338 4 0,4340 1,1225 0,4410 1,4375 0,0000 17,7410 <класс 'braindecode.classifier.EEGClassifier'>[инициализирован]( module_=ShallowFBCSPNet( (обеспеченные): Убедитесь4d () (затемнение): Выражение(выражение=transpose_time_to_spat) (conv_time): Conv2d (1, 40, kernel_size = (25, 1), шаг = (1, 1)) (conv_spat): Conv2d(40, 40, kernel_size=(1, 22), шаг=(1, 1), смещение=ложь) (bnorm): BatchNorm2d(40, eps=1e-05, импульс=0,1, affine=True, track_running_stats=True) (conv_nonlin_exp): выражение (выражение = квадрат) (пул): AvgPool2d (kernel_size = (75, 1), шаг = (1, 1), отступ = 0) (pool_nonlin_exp): выражение (выражение = safe_log) (отбрасывание): отсев (p = 0,5, inplace = False) (conv_classifier): Conv2d (40, 4, kernel_size = (30, 1), шаг = (1, 1), расширение = (15, 1)) (softmax): Логсофтмакс (тусклый = 1) (сжатие): Выражение (выражение = сжатие_final_output) ), )
Результаты графика
Это снова тот же код, что и при пробном декодировании.
Примечание
Обратите внимание, что мы опускаем дальше ошибку классификации и потери, как в учебном пособии по пробному декодированию.
импортировать matplotlib.pyplot как plt из matplotlib.lines импортировать Line2D импортировать панд как pd # Извлечение значений потерь и точности для построения графика из объекта истории results_columns = ['train_loss', 'valid_loss', 'train_accuracy', 'valid_accuracy'] df = pd.DataFrame (clf.history [:, столбцы_результатов], столбцы = столбцы_результатов, index=clf.history[:, 'эпоха']) # получить процент неправильного класса для лучшего визуального сравнения с потерями df = df.assign(train_misclass=100 - 100 * df.train_accuracy, valid_misclass=100 - 100 * df.valid_accuracy) plt.style.use('морской') рис, ax1 = plt.subplots (figsize = (8, 3)) df.loc[:, ['train_loss', 'valid_loss']].plot( ax=ax1, style=['-', ':'], marker='o', color='tab:blue', legend=False, fontsize=14) ax1.tick_params (ось = 'y', labelcolor = 'вкладка: синий', labelsize = 14) ax1. set_ylabel("Потери", цвет='вкладка:синий', размер шрифта=14) ax2 = ax1.twinx() # создать экземпляр второй оси, которая разделяет ту же ось x df.loc[:, ['train_misclass', 'valid_misclass']].plot( ax=ax2, style=['-', ':'], marker='o', color='tab:red', legend=False) ax2.tick_params (ось = 'y', labelcolor = 'вкладка: красный', labelsize = 14) ax2.set_ylabel("Коэффициент ошибочной классификации [%]", color='tab:red', fontsize=14) ax2.set_ylim(ax2.get_ylim()[0], 85) # освободите место для легенды ax1.set_xlabel("Эпоха", размер шрифта=14) # где некоторые данные уже были нанесены на топор ручки = [] handles.append(Line2D([0], [0], color='black', linewidth=1, linestyle='-', label='Train')) handles.append(Line2D([0], [0], color='black', linewidth=1, linestyle=':', label='Valid')) plt.legend (дескрипторы, [h.get_label() для h в дескрипторах], размер шрифта = 14) plt.tight_layout()
Матрица путаницы сюжетов
Создайте матрицу путаницы, как показано на https://onlinelibrary.
No related posts.

	XS	С	М	л	XL	2XL	3XL	4XL
Размер чашки	30-34 А-С	32-36 А-С	32-36 Б-Д	32-36 C-DD	34-38 ДД-Ф	36-40 E-G	38-42 F-H	40-44 G-HH
Эквивалент	34А 32Б 30С	36А 34Б 32С	36Б 34С 32Д	36С 34Д 32ДД	38DD 36E 34F	40E 38F 36G	42F 40G 38H	44G 42H 40HH

		XS	С	М	л	XL	2XL	3XL	4XL
Размеры корпуса Бюст	СМ	82	87	92	97	102	109	114	119
	В	32¼	34¼	36¼	38¼	40¼	43	45	46¾
Размеры корпуса Талия	СМ	64	69	74	79	84	91	96	101
	В	25¼	27¼	29¼	31	33	35¾	37¾	39¾
Размеры корпуса бедра	СМ	89	94	99	104	109	116	121	126
	В	35	37	39	40	42¼	45¾	47¾	49½