Hipotez Varyansları – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Hipotez Varyansları

Hipotezin varyans testi özellikle heyecan vericiydi, çünkü katılan tüm öğrenciler aynı öğrenme bilgisiyle karşılaştı: bir dakikalık video artı bir ve iki boyutlu ayrık kosinüs dönüşümleri üzerine iki Java uygulaması.

Bununla birlikte, programların arka planına ilişkin atıf bilgileri değişiklik göstermiştir. İki değişkenli ön bilgi testi ve öğrenme ortamının iki değişkenli bilgi testi ve apletlerin sübjektif değerlendirmesi üzerindeki etkisine ilişkin varyans analizinin sonuçlarını gösterir.

Bir önceki testte olduğundan çok daha önemli korelasyonların gözlemlendiği hemen belli oluyor. ( ‘ )’da, ön bilgi testinin yine izleme testinin sonuçlarını önemli ölçüde etkilediğini görebiliriz.

Ayrıca, izleme testini açıklar. Ortamlar arasında ön bilgi açısından anlamlı bir fark olduğu için öğrencilerin ortamlara göre dağılımı ile ‘şanssız’.

Gerçekten de, test grubu c’t makalesinin özellikle zayıf olduğunu ve test grubu sürümünün özellikle başlangıç aşamasında güçlü olduğunu gösterir.

Ancak, ( ‘ ) içindeki ayarın takip testi sonuçları üzerinde oldukça önemli bir etkisi vardır ve bu, muadilinden çok daha güçlü olan gerçek sonuçları açıklar.

Ayrıca, ayar, programın ortalama öznel derecelendirmesini önemli ölçüde etkiler. ( )’nin yorumu benzerdir. Ayar, hem takip eden bilgi testini hem de program derecelendirmesini önemli ölçüde etkiler. Hipotezde, iki bağımlılığın hiçbiri gözlenmedi.

Bu, öğrencilerin iki grup keşif veya -versiyondan birine dahil olmalarının, nesnel bilgi kazanımları kadar öznel derecelendirmeleri için de son derece önemli olduğu anlamına gelir.

Her iki ayar arasındaki farkın tek bir cümleyi kapsadığını unutmayın. Bu öğrenme modülleri, bir öğrencinin daha sonra güncellenen ve genişletilen uygulamasına dayanmaktadır’. Sunulan uygulamaların bir –versiyon olarak uygulanmış olduğuna dair tek fikir, tüm farkı yaratır.

( ) ve ( ( ) hücrelerinin yorumları basittir. Güçlü farklılıkları tetikleyen -versiyon ayarı olduğundan, ( ) herhangi bir önemli bağımlılık göstermez. , sırasında ayar ile ilgilenilen iki parametre arasında daha da güçlü bir korelasyon olduğunu kanıtlar.

Takip bilgi testi ve ortalama derecelendirme. c’t-article öğrenciler tarafından o kadar çok değerlendi ki, ayar (yani -versiyona karşı c’t-article) izlemedeki sonuçları açıklıyor. Zaten güçlü olan etkiden çok daha güçlü olan bilgi testi gerektirir.

Takip bilgisi testinin sonuçlarının tahminini ve ortak değişken ön bilgi testinin etkisi temizlendiğinde ortalama derecelendirmeyi gösterir. Ayar araştırması tekrar referans grup olarak alındığında, olumsuz bir bir programa atıf hem sübjektif derecelendirmeyi hem de objektif bilgi kazanımını azaltır.

Tersine, olumlu bir nitelik (yani c’t-article) her ikisini de artırır. Bu farklılıklar önemlidir. Negatif atıfın kaybının pozitif atıfın kazancından çok daha güçlü olması yine taban etkisiyle açıklanabilir: Sonuçlar zaten çok iyi (yani, , , ve minimum ve maksimum ) olan bir ölçekte, daha da yüksek bir puanın normal bir dağılıma izin vermeyeceği önemlidir.

İstatistiksel hipotez Nedir
H1 hipotezi örnekleri
Tek ve çift yönlü hipotez örnekleri
Hipotez testi örnekleri
H1 H0 hipotez örnekleri
Tek ve çift yönlü hipotez nedir
Hipotez örnekleri
İstatistik Hipotez Testleri soruları ve çözümleri

( ), ( ) ve ( ( ) hücrelerindeki sonuçlar ( ‘ ) ile karşılaştırılabilir, ancak farklı arka planlar nedeniyle tam sayılar biraz farklılık gösterir.

Bilgisayar tabanlı öğrenmenin farklı ortamlarının karşılaştırılabilirliğine ilişkin hipotezin büyük önemle bir kenara bırakılması gerektiğini kanıtladık. Simülasyon uygulamalarının bir öğrenci tarafından geliştirildiğini belirten tek bir cümle, sonuçları önemli ölçüde düşürür.

Tersine, programların olumlu bir şekilde atfedilmesi, anlamlılığın biraz altında bir yüzdeyle olsa da, daha iyi sonuçlar verir. Dahası, yalnızca programların sübjektif derecelendirmesi etkilenmez. Bu atıf, ancak negatif atıf ile azalan, pozitif atıf ile artmakta olan nesnel bilgi kazanımını da beraberinde getirmektedir.

Bu çalışma iki temel tartışma noktasını kapsamaktadır. İlk olarak, multimedya ortamında dalgacık dönüşümünün olası uygulamalarını araştırır. Yani, ses, durağan görüntüler ve video kodlama alanlarında. İkinci bir odak noktasında, öğretimin genel bağlamında matematiksel dönüşümleri ve ilgili şemaları yeniden ele alır.

Dalgacık tabanlı multimedya araçlarının geliştirilmesi şu anda aktif bir araştırma alanıdır. Praktische Informatik IV Departmanındaki multimedya araştırma ortamından motive olarak, analiz ve sıkıştırma için umut vadeden yeni dalgacık tabanlı uygulamalarla ilgilendik.

Bu tez çerçevesinde geliştirilen araçlar oldukça geneldir ve çeşitli ses, görüntü ve video işleme uygulamalarında faydalı olabilir. Ancak, kapsamı dahilinde sadece küçük bir kısmı araştırılabildi. Pek çok iyileştirme ve genişletme öngörülebilir.

Örneğin, dalgacık dönüşümü yoluyla dijital ses kodlama araştırmamızı, beyaz ve Gauss gürültüsü tarafından bozulan bir sinyali gürültüden arındırmakla sınırladık. Ses gürültü giderme aracımız, dalgacık tabanlı gürültü giderme konusundaki teorik tartışmanın altını çizen ilk yazılımdır. Henüz diğer gürültü giderici yaklaşımlarla doğrudan bir karşılaştırmaya izin vermemektedir. Bu kesinlikle daha fazla araştırma için açık bir konudur.

Yeni kodlama standardı JPEG2000, kaldırma şeması aracılığıyla uygulanan dalgacık dönüşümüne dayalıdır. Bununla birlikte, dalgacık tabanlı durağan görüntü kodlama araştırmamız, parametre ayarlarının seçiminde daha fazla esneklik sağladığından, evrişim tabanlı filtre uygulamasına dayanmaktadır.

Durağan görüntü kodlamaya katkımız, durağan görüntülerden kenarların semantik özelliğini başarılı bir şekilde çıkarmak için dalgacık dönüşümünün çok ölçekli özelliğini kullanmaktı. Bu fikir, yarı otomatik görüntü bölümleme için yeni bir algoritma ile sonuçlandı. Farklı görüntü ve nesne sınıfları için istikrarlı bir yaklaşım elde etmek için daha fazla seslendirilip rafine edilmesi gerekecektir.

Ayrıca, kendimizi ortogonal olarak kompakt şekilde desteklenen Daubechies filtre bankalarıyla sınırladığımız, evrişim tabanlı bir dalgacık uygulamasının birçok parametresinin en iyi ayarını değerlendirdik.

Açıkçası, parametre ayarlarına ilişkin değerlendirmemiz birçok yönden genişletilebilir. Farklı dalgacık filtre sınıflarının dahil edilmesiyle, teorinin daha da derin bir şekilde anlaşılması mümkün olabilirdi. Durağan görüntüler üzerine üçüncü bir araştırma, JPEG2000 standardının belirli bir konusunu, ilgi bölgeleri kodlamasını seçti ve güçlü ve zayıf yönlerini eleştirel bir şekilde tartıştı.

Derslerin ve seminerlerin uzak yerlere iletildiği bir tele öğretim projesine katılımımız, farklı erişim bant genişliklerine sahip katılımcıların bir video oturumunu aramasına izin verme sorununa işaret etti. Mevcut hiyerarşik video codec bileşenleri, ayrık kosinüs dönüşümüne dayalıdır.

Hiyerarşik video kodlamaya önemli katkımız, dalgacık dönüşümünden başarılı bir şekilde yararlanmaktı. Bu yeni yaklaşımı hem teorik olarak hem de hiyerarşik bir video codec’i uygulayarak ele aldık. Dönüştürülen ve nicelenen katsayıların farklı video katmanlarına dağıtılması için bir politika önerdik ve hiyerarşik bir istemci-sunucu video uygulaması için bir prototip sunduk.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör