content:
Option-trading-buku-untuk-pemula Power-up-forex Trading-system-guild-wars-2 Pokemon-trading-card-game-online-free-no-download Papan-kartu-permainan-permainan-permainan-pemain online Opsi-opsi saham-karyawan-ibu
Cara sederhana (ad hoc) adalah dengan hanya mengambil rata-rata tertimbang (merdu oleh alfa) pada setiap titik dengan tetangganya: atau beberapa variasi daripadanya. Ya, agar lebih canggih Anda bisa mengubah data Fourier terlebih dahulu, lalu memotong frekuensi tinggi. Sesuatu seperti: Ini memotong 20 frekuensi tertinggi. Hati-hati untuk memotong mereka secara simetris sebaliknya transformasi terbalik tidak lagi nyata. Anda perlu hati-hati memilih frekuensi cutoff untuk tingkat smoothing yang tepat. Ini adalah jenis penyaringan yang sangat sederhana (penyaringan kotak pada domain frekuensi), sehingga Anda dapat mencoba dengan lembut menipiskan frekuensi orde tinggi jika distorsi tidak dapat diterima. Menjawab 4 Okt 09 at 9:16 FFT isnt ide yang buruk, tapi mungkin berlebihan di sini. Berjalan atau moving averages memberikan hasil yang umumnya buruk dan harus dihindari untuk segala hal selain PR akhir (dan white noise). Id menggunakan filter Savitzky-Golay (di Matlab sgolayfilt (.)). Ini akan memberi Anda hasil terbaik untuk apa yang Anda cari - beberapa perataan lokal sambil mempertahankan bentuk kurva. Model rata-rata dan pemulusan eksponensial Sebagai langkah pertama dalam bergerak melampaui model rata-rata, model jalan acak, dan model tren linier, Pola dan tren nonseasonal dapat diekstrapolasikan dengan menggunakan model rata-rata bergerak atau perataan. Asumsi dasar di balik model rata-rata dan perataan adalah bahwa deret waktu secara lokal bersifat stasioner dengan mean yang bervariasi secara perlahan. Oleh karena itu, kita mengambil rata-rata bergerak (lokal) untuk memperkirakan nilai rata-rata saat ini dan kemudian menggunakannya sebagai perkiraan untuk waktu dekat. Hal ini dapat dianggap sebagai kompromi antara model rata-rata dan model random-walk-without-drift-model. Strategi yang sama dapat digunakan untuk memperkirakan dan mengekstrapolasikan tren lokal. Rata-rata bergerak sering disebut versi quotsmoothedquot dari rangkaian aslinya karena rata-rata jangka pendek memiliki efek menghaluskan benjolan pada rangkaian aslinya. Dengan menyesuaikan tingkat perataan (lebar rata-rata bergerak), kita dapat berharap untuk mencapai keseimbangan optimal antara kinerja model jalan rata-rata dan acak. Jenis model rata-rata yang paling sederhana adalah. Rata-rata Bergerak Sederhana (rata-rata tertimbang): Perkiraan untuk nilai Y pada waktu t1 yang dilakukan pada waktu t sama dengan rata-rata sederhana dari pengamatan m terakhir: (Disini dan di tempat lain saya akan menggunakan simbol 8220Y-hat8221 untuk berdiri Untuk ramalan dari deret waktu yang dibuat Y pada tanggal sedini mungkin dengan model yang diberikan.) Rata-rata ini dipusatkan pada periode t- (m1) 2, yang menyiratkan bahwa perkiraan mean lokal cenderung tertinggal dari yang sebenarnya. Nilai mean lokal sekitar (m1) 2 periode. Jadi, kita katakan bahwa rata-rata usia data dalam rata-rata pergerakan sederhana adalah (m1) 2 relatif terhadap periode dimana ramalan dihitung: ini adalah jumlah waktu dimana perkiraan akan cenderung tertinggal dari titik balik data. . Misalnya, jika Anda rata-rata mendapatkan 5 nilai terakhir, prakiraan akan sekitar 3 periode terlambat dalam menanggapi titik balik. Perhatikan bahwa jika m1, model simple moving average (SMA) sama dengan model random walk (tanpa pertumbuhan). Jika m sangat besar (sebanding dengan panjang periode estimasi), model SMA setara dengan model rata-rata. Seperti parameter model peramalan lainnya, biasanya menyesuaikan nilai k untuk mendapatkan kuotil kuotil terbaik ke data, yaitu kesalahan perkiraan terkecil rata-rata. Berikut adalah contoh rangkaian yang tampaknya menunjukkan fluktuasi acak di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan. Pertama, mari mencoba menyesuaikannya dengan model jalan acak, yang setara dengan rata-rata bergerak sederhana dari 1 istilah: Model jalan acak merespons dengan sangat cepat terhadap perubahan dalam rangkaian, namun dengan begitu, ia memilih sebagian besar quot quotisequot di Data (fluktuasi acak) serta quotsignalquot (mean lokal). Jika kita mencoba rata-rata bergerak sederhana dari 5 istilah, kita mendapatkan perkiraan perkiraan yang lebih halus: Rata-rata pergerakan sederhana 5-langkah menghasilkan kesalahan yang jauh lebih kecil daripada model jalan acak dalam kasus ini. Usia rata-rata data dalam ramalan ini adalah 3 ((51) 2), sehingga cenderung tertinggal beberapa titik balik sekitar tiga periode. (Misalnya, penurunan tampaknya terjadi pada periode 21, namun prakiraan tidak berbalik sampai beberapa periode kemudian.) Perhatikan bahwa perkiraan jangka panjang dari model SMA adalah garis lurus horizontal, seperti pada pergerakan acak. model. Dengan demikian, model SMA mengasumsikan bahwa tidak ada kecenderungan dalam data. Namun, sedangkan prakiraan dari model jalan acak sama dengan nilai yang terakhir diamati, prakiraan dari model SMA sama dengan rata-rata tertimbang nilai terakhir. Batas kepercayaan yang dihitung oleh Statgraf untuk perkiraan jangka panjang rata-rata bergerak sederhana tidak semakin luas seiring dengan meningkatnya horizon peramalan. Ini jelas tidak benar Sayangnya, tidak ada teori statistik yang mendasari yang memberi tahu kita bagaimana interval kepercayaan harus melebar untuk model ini. Namun, tidak terlalu sulit untuk menghitung perkiraan empiris batas kepercayaan untuk perkiraan horizon yang lebih panjang. Misalnya, Anda bisa membuat spreadsheet di mana model SMA akan digunakan untuk meramalkan 2 langkah di depan, 3 langkah di depan, dan lain-lain dalam sampel data historis. Anda kemudian bisa menghitung penyimpangan standar sampel dari kesalahan pada setiap horison perkiraan, dan kemudian membangun interval kepercayaan untuk perkiraan jangka panjang dengan menambahkan dan mengurangi kelipatan dari deviasi standar yang sesuai. Jika kita mencoba rata-rata pergerakan sederhana 9-term, kita mendapatkan perkiraan yang lebih halus dan lebih banyak efek lagging: Usia rata-rata sekarang adalah 5 periode ((91) 2). Jika kita mengambil moving average 19-term, usia rata-rata meningkat menjadi 10: Perhatikan bahwa, memang, ramalannya sekarang tertinggal dari titik balik sekitar 10 periode. Jumlah smoothing yang terbaik untuk seri ini Berikut adalah tabel yang membandingkan statistik kesalahan mereka, juga termasuk rata-rata 3-rata: Model C, rata-rata bergerak 5-term, menghasilkan nilai RMSE terendah dengan margin kecil di atas 3 -term dan rata-rata 9-istilah, dan statistik lainnya hampir sama. Jadi, di antara model dengan statistik kesalahan yang sangat mirip, kita bisa memilih apakah kita lebih memilih sedikit responsif atau sedikit lebih kehalusan dalam ramalan. (Lihat ke atas halaman.) Browns Simple Exponential Smoothing (rata-rata bergerak rata-rata tertimbang) Model rata-rata bergerak sederhana yang dijelaskan di atas memiliki properti yang tidak diinginkan sehingga memperlakukan pengamatan terakhir secara sama dan sama sekali mengabaikan semua pengamatan sebelumnya. Secara intuitif, data masa lalu harus didiskontokan secara lebih bertahap - misalnya, pengamatan terbaru harus mendapatkan bobot sedikit lebih besar dari yang terakhir, dan yang ke-2 terakhir harus mendapatkan bobot sedikit lebih banyak dari yang ke-3 terakhir, dan Begitu seterusnya Model pemulusan eksponensial sederhana (SES) menyelesaikan hal ini. Misalkan 945 menunjukkan kuototmothing constantquot (angka antara 0 dan 1). Salah satu cara untuk menulis model adalah dengan menentukan rangkaian L yang mewakili tingkat saat ini (yaitu nilai rata-rata lokal) dari seri yang diperkirakan dari data sampai saat ini. Nilai L pada waktu t dihitung secara rekursif dari nilai sebelumnya seperti ini: Dengan demikian, nilai smoothed saat ini adalah interpolasi antara nilai smoothed sebelumnya dan pengamatan saat ini, di mana 945 mengendalikan kedekatan nilai interpolasi dengan yang paling baru. pengamatan. Perkiraan untuk periode berikutnya hanyalah nilai merapikan saat ini: Secara ekivalen, kita dapat mengekspresikan perkiraan berikutnya secara langsung dalam perkiraan sebelumnya dan pengamatan sebelumnya, dengan versi setara berikut. Pada versi pertama, ramalan tersebut merupakan interpolasi antara perkiraan sebelumnya dan pengamatan sebelumnya: Pada versi kedua, perkiraan berikutnya diperoleh dengan menyesuaikan perkiraan sebelumnya ke arah kesalahan sebelumnya dengan jumlah pecahan 945. adalah kesalahan yang dilakukan pada Waktu t. Pada versi ketiga, perkiraan tersebut adalah rata-rata bergerak tertimbang secara eksponensial (yaitu diskon) dengan faktor diskonto 1- 945: Versi perumusan rumus peramalan adalah yang paling mudah digunakan jika Anda menerapkan model pada spreadsheet: sesuai dengan Sel tunggal dan berisi referensi sel yang mengarah ke perkiraan sebelumnya, pengamatan sebelumnya, dan sel dimana nilai 945 disimpan. Perhatikan bahwa jika 945 1, model SES setara dengan model jalan acak (tanpa pertumbuhan). Jika 945 0, model SES setara dengan model rata-rata, dengan asumsi bahwa nilai smoothing pertama ditetapkan sama dengan mean. (Kembali ke atas halaman.) Usia rata-rata data dalam ramalan eksponensial sederhana adalah 1 945 relatif terhadap periode dimana ramalan dihitung. (Ini tidak seharusnya jelas, namun dengan mudah dapat ditunjukkan dengan mengevaluasi rangkaian tak terbatas.) Oleh karena itu, perkiraan rata-rata bergerak sederhana cenderung tertinggal dari titik balik sekitar 1 945 periode. Misalnya, bila 945 0,5 lag adalah 2 periode ketika 945 0,2 lag adalah 5 periode ketika 945 0,1 lag adalah 10 periode, dan seterusnya. Untuk usia rata-rata tertentu (yaitu jumlah lag), ramalan eksponensial eksponensial sederhana (SES) agak lebih unggul daripada ramalan rata-rata bergerak sederhana karena menempatkan bobot yang relatif lebih tinggi pada pengamatan terakhir - i. Ini sedikit lebih responsif terhadap perubahan yang terjadi di masa lalu. Sebagai contoh, model SMA dengan 9 istilah dan model SES dengan 945 0,2 keduanya memiliki usia rata-rata 5 untuk data dalam perkiraan mereka, namun model SES memberi bobot lebih besar pada 3 nilai terakhir daripada model SMA dan pada Pada saat yang sama, hal itu sama sekali tidak sesuai dengan nilai lebih dari 9 periode, seperti yang ditunjukkan pada tabel ini: Keuntungan penting lain dari model SES dibandingkan model SMA adalah model SES menggunakan parameter pemulusan yang terus menerus bervariasi, sehingga mudah dioptimalkan. Dengan menggunakan algoritma quotsolverquot untuk meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata. Nilai optimal 945 dalam model SES untuk seri ini ternyata adalah 0,2961, seperti yang ditunjukkan di sini: Usia rata-rata data dalam ramalan ini adalah 10.2961 3,4 periode, yang serupa dengan rata-rata pergerakan sederhana 6-istilah. Perkiraan jangka panjang dari model SES adalah garis lurus horisontal. Seperti pada model SMA dan model jalan acak tanpa pertumbuhan. Namun, perhatikan bahwa interval kepercayaan yang dihitung oleh Statgraphics sekarang berbeda dengan mode yang masuk akal, dan secara substansial lebih sempit daripada interval kepercayaan untuk model perjalanan acak. Model SES mengasumsikan bahwa seri ini agak dapat diprediksi daripada model acak berjalan. Model SES sebenarnya adalah kasus khusus model ARIMA. Sehingga teori statistik model ARIMA memberikan dasar yang kuat untuk menghitung interval kepercayaan untuk model SES. Secara khusus, model SES adalah model ARIMA dengan satu perbedaan nonseasonal, MA (1), dan tidak ada istilah konstan. Atau dikenal sebagai model quotARIMA (0,1,1) tanpa constantquot. Koefisien MA (1) pada model ARIMA sesuai dengan kuantitas 1- 945 pada model SES. Misalnya, jika Anda memasukkan model ARIMA (0,1,1) tanpa konstan pada rangkaian yang dianalisis di sini, koefisien MA (0) diperkirakan berubah menjadi 0,7029, yang hampir persis satu minus 0,2961. Hal ini dimungkinkan untuk menambahkan asumsi tren linier konstan non-nol ke model SES. Untuk melakukan ini, cukup tentukan model ARIMA dengan satu perbedaan nonseasonal dan MA (1) dengan konstan, yaitu model ARIMA (0,1,1) dengan konstan. Perkiraan jangka panjang kemudian akan memiliki tren yang sama dengan tren rata-rata yang diamati selama periode estimasi keseluruhan. Anda tidak dapat melakukan ini bersamaan dengan penyesuaian musiman, karena opsi penyesuaian musiman dinonaktifkan saat jenis model diatur ke ARIMA. Namun, Anda dapat menambahkan tren eksponensial jangka panjang yang konstan ke model pemulusan eksponensial sederhana (dengan atau tanpa penyesuaian musiman) dengan menggunakan opsi penyesuaian inflasi dalam prosedur Peramalan. Kecepatan quotinflationquot (persentase pertumbuhan) yang sesuai per periode dapat diperkirakan sebagai koefisien kemiringan dalam model tren linier yang sesuai dengan data yang terkait dengan transformasi logaritma alami, atau dapat didasarkan pada informasi independen lain mengenai prospek pertumbuhan jangka panjang. . (Kembali ke atas halaman.) Browns Linear (yaitu ganda) Exponential Smoothing Model SMA dan model SES mengasumsikan bahwa tidak ada kecenderungan jenis apapun dalam data (yang biasanya OK atau setidaknya tidak terlalu buruk selama 1- Prakiraan ke depan saat data relatif bising), dan mereka dapat dimodifikasi untuk menggabungkan tren linier konstan seperti yang ditunjukkan di atas. Bagaimana dengan tren jangka pendek Jika suatu seri menampilkan tingkat pertumbuhan atau pola siklus yang berbeda yang menonjol dengan jelas terhadap kebisingan, dan jika ada kebutuhan untuk meramalkan lebih dari 1 periode di depan, maka perkiraan tren lokal mungkin juga terjadi. sebuah isu. Model pemulusan eksponensial sederhana dapat digeneralisasi untuk mendapatkan model pemulusan eksponensial linear (LES) yang menghitung perkiraan lokal tingkat dan kecenderungan. Model tren waktu yang paling sederhana adalah model pemulusan eksponensial Browns linier, yang menggunakan dua seri penghalusan berbeda yang berpusat pada berbagai titik waktu. Rumus peramalan didasarkan pada ekstrapolasi garis melalui dua pusat. (Versi yang lebih canggih dari model ini, Holt8217s, dibahas di bawah ini.) Bentuk aljabar model pemulusan eksponensial linier Brown8217s, seperti model pemulusan eksponensial sederhana, dapat dinyatakan dalam sejumlah bentuk yang berbeda namun setara. Bentuk quotstandardquot model ini biasanya dinyatakan sebagai berikut: Misalkan S menunjukkan deretan sumbu tunggal yang diperoleh dengan menerapkan smoothing eksponensial sederhana ke seri Y. Artinya, nilai S pada periode t diberikan oleh: (Ingat, bahwa dengan sederhana Eksponensial smoothing, ini akan menjadi perkiraan untuk Y pada periode t1.) Kemudian, biarkan Squot menunjukkan seri merapikan ganda yang diperoleh dengan menerapkan perataan eksponensial sederhana (menggunakan yang sama 945) ke seri S: Akhirnya, perkiraan untuk Y tk. Untuk setiap kgt1, diberikan oleh: Ini menghasilkan e 1 0 (yaitu menipu sedikit, dan membiarkan perkiraan pertama sama dengan pengamatan pertama yang sebenarnya), dan e 2 Y 2 8211 Y 1. Setelah itu prakiraan dihasilkan dengan menggunakan persamaan di atas. Ini menghasilkan nilai pas yang sama seperti rumus berdasarkan S dan S jika yang terakhir dimulai dengan menggunakan S 1 S 1 Y 1. Versi model ini digunakan pada halaman berikutnya yang menggambarkan kombinasi pemulusan eksponensial dengan penyesuaian musiman. Model LES Linear Exponential Smoothing Brown8217s Ls menghitung perkiraan lokal tingkat dan tren dengan menghaluskan data baru-baru ini, namun kenyataan bahwa ia melakukannya dengan parameter pemulusan tunggal menempatkan batasan pada pola data yang dapat disesuaikan: tingkat dan tren Tidak diizinkan untuk bervariasi pada tingkat independen. Model LES Holt8217s membahas masalah ini dengan memasukkan dua konstanta pemulusan, satu untuk level dan satu untuk tren. Setiap saat, seperti pada model Brown8217s, ada perkiraan L t tingkat lokal dan perkiraan T t dari tren lokal. Di sini mereka dihitung secara rekursif dari nilai Y yang diamati pada waktu t dan perkiraan tingkat dan kecenderungan sebelumnya oleh dua persamaan yang menerapkan pemulusan eksponensial kepada mereka secara terpisah. Jika perkiraan tingkat dan tren pada waktu t-1 adalah L t82091 dan T t-1. Masing, maka perkiraan untuk Y tshy yang akan dilakukan pada waktu t-1 sama dengan L t-1 T t-1. Bila nilai aktual diamati, perkiraan tingkat yang diperbarui dihitung secara rekursif dengan menginterpolasi antara Y tshy dan ramalannya, L t-1 T t-1, dengan menggunakan bobot 945 dan 1- 945. Perubahan pada tingkat perkiraan, Yaitu L t 8209 L t82091. Dapat diartikan sebagai pengukuran yang bising pada tren pada waktu t. Perkiraan tren yang diperbarui kemudian dihitung secara rekursif dengan menginterpolasi antara L t 8209 L t82091 dan perkiraan sebelumnya dari tren, T t-1. Menggunakan bobot 946 dan 1-946: Interpretasi konstanta perataan tren 946 sama dengan konstanta pemulusan tingkat 945. Model dengan nilai kecil 946 beranggapan bahwa tren hanya berubah sangat lambat seiring berjalannya waktu, sementara model dengan Lebih besar 946 berasumsi bahwa itu berubah lebih cepat. Sebuah model dengan besar 946 percaya bahwa masa depan yang jauh sangat tidak pasti, karena kesalahan dalam estimasi tren menjadi sangat penting saat meramalkan lebih dari satu periode di masa depan. (Kembali ke atas halaman.) Konstanta pemulusan 945 dan 946 dapat diperkirakan dengan cara biasa dengan meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata dari perkiraan satu langkah ke depan. Bila ini dilakukan di Stategaf, perkiraannya adalah 945 0,3048 dan 946 0,008. Nilai yang sangat kecil dari 946 berarti bahwa model tersebut mengasumsikan perubahan sangat sedikit dalam tren dari satu periode ke periode berikutnya, jadi pada dasarnya model ini mencoba memperkirakan tren jangka panjang. Dengan analogi dengan pengertian umur rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan tingkat lokal seri, rata-rata usia data yang digunakan dalam memperkirakan tren lokal sebanding dengan 1 946, meskipun tidak sama persis dengan itu. . Dalam hal ini ternyata 10.006 125. Ini adalah jumlah yang sangat tepat karena keakuratan estimasi 946 tidak benar-benar ada 3 tempat desimal, namun urutannya sama besarnya dengan ukuran sampel 100, jadi Model ini rata-rata memiliki cukup banyak sejarah dalam memperkirakan tren. Plot perkiraan di bawah ini menunjukkan bahwa model LES memperkirakan tren lokal yang sedikit lebih besar di akhir rangkaian daripada tren konstan yang diperkirakan dalam model SEStrend. Juga, nilai estimasi 945 hampir sama dengan yang diperoleh dengan cara memasang model SES dengan atau tanpa tren, jadi model ini hampir sama. Sekarang, apakah ini terlihat seperti ramalan yang masuk akal untuk model yang seharusnya memperkirakan tren lokal Jika Anda memilih plot ini, sepertinya tren lokal telah berubah ke bawah pada akhir seri Apa yang telah terjadi Parameter model ini Telah diperkirakan dengan meminimalkan kesalahan kuadrat dari perkiraan satu langkah ke depan, bukan perkiraan jangka panjang, dalam hal ini tren tidak menghasilkan banyak perbedaan. Jika semua yang Anda lihat adalah kesalahan 1 langkah maju, Anda tidak melihat gambaran tren yang lebih besar mengenai (katakanlah) 10 atau 20 periode. Agar model ini lebih selaras dengan ekstrapolasi data bola mata kami, kami dapat secara manual menyesuaikan konstanta perataan tren sehingga menggunakan garis dasar yang lebih pendek untuk estimasi tren. Misalnya, jika kita memilih menetapkan 946 0,1, maka usia rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan tren lokal adalah 10 periode, yang berarti bahwa kita rata-rata mengalami trend selama 20 periode terakhir. Berikut ini perkiraan plot perkiraan jika kita menetapkan 946 0,1 sambil mempertahankan 945 0,3. Ini terlihat sangat masuk akal untuk seri ini, meskipun mungkin berbahaya untuk memperkirakan tren ini lebih dari 10 periode di masa depan. Bagaimana dengan statistik kesalahan Berikut adalah perbandingan model untuk kedua model yang ditunjukkan di atas dan juga tiga model SES. Nilai optimal 945. Untuk model SES adalah sekitar 0,3, namun hasil yang serupa (dengan sedikit atau kurang responsif, masing-masing) diperoleh dengan 0,5 dan 0,2. (A) Holts linear exp. Smoothing dengan alpha 0.3048 dan beta 0.008 (B) Holts linear exp. Smoothing dengan alpha 0.3 dan beta 0,1 (C) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.5 (D) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.3 (E) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.2 Statistik mereka hampir identik, jadi kita benar-benar tidak dapat membuat pilihan berdasarkan dasar Kesalahan perkiraan 1 langkah di depan sampel data. Kita harus kembali pada pertimbangan lain. Jika kita sangat percaya bahwa masuk akal untuk mendasarkan perkiraan tren saat ini pada apa yang telah terjadi selama 20 periode terakhir, kita dapat membuat kasus untuk model LES dengan 945 0,3 dan 946 0,1. Jika kita ingin bersikap agnostik tentang apakah ada tren lokal, maka salah satu model SES mungkin akan lebih mudah dijelaskan dan juga akan memberikan prakiraan tengah jalan untuk periode 5 atau 10 berikutnya. (Apa yang dimaksud dengan tren-ekstrapolasi terbaik: Bukti empiris horizontal atau linier menunjukkan bahwa, jika data telah disesuaikan (jika perlu) untuk inflasi, maka mungkin tidak bijaksana untuk melakukan ekstrapolasi linier jangka pendek Tren sangat jauh ke depan. Tren yang terbukti hari ini dapat mengendur di masa depan karena beragam penyebabnya seperti keusangan produk, persaingan yang meningkat, dan kemerosotan siklis atau kenaikan di industri. Untuk alasan ini, smoothing eksponensial sederhana sering kali melakukan out-of-sample yang lebih baik daripada yang mungkin diharapkan, terlepas dari ekstrapolasi horisontal kuotometer. Modifikasi tren yang teredam dari model pemulusan eksponensial linier juga sering digunakan dalam praktik untuk memperkenalkan catatan konservatisme ke dalam proyeksi trennya. Model LES teredam-tren dapat diimplementasikan sebagai kasus khusus model ARIMA, khususnya model ARIMA (1,1,2). Ada kemungkinan untuk menghitung interval kepercayaan di sekitar perkiraan jangka panjang yang dihasilkan oleh model penghalusan eksponensial, dengan menganggapnya sebagai kasus khusus model ARIMA. (Hati-hati: tidak semua perangkat lunak menghitung interval kepercayaan untuk model ini dengan benar.) Lebar interval kepercayaan bergantung pada (i) kesalahan RMS pada model, (ii) jenis smoothing (sederhana atau linier) (iii) nilai (S) dari konstanta pemulusan (s) dan (iv) jumlah periode di depan yang Anda peramalkan. Secara umum, interval menyebar lebih cepat saat 945 semakin besar dalam model SES dan menyebar jauh lebih cepat bila perataan linier dan bukan perataan sederhana digunakan. Topik ini dibahas lebih lanjut di bagian model ARIMA dari catatan. (Return to top of page.) Dalam banyak percobaan di sains, amplitudo sinyal yang benar (nilai sumbu y) berubah agak lancar sebagai fungsi dari nilai sumbu x, sedangkan banyak jenis noise dilihat sebagai perubahan acak yang cepat. Amplitudo dari titik ke titik di dalam sinyal. Dalam situasi yang terakhir ini mungkin berguna dalam beberapa kasus untuk mencoba mengurangi kebisingan dengan proses yang disebut smoothing. Dalam merapikan, titik-titik data suatu sinyal dimodifikasi sehingga titik-titik individual yang lebih tinggi dari titik yang berdekatan (mungkin karena noise) berkurang, dan titik-titik yang lebih rendah dari titik yang berdekatan meningkat. Hal ini tentu saja mengarah ke sinyal yang lebih halus (dan respons langkah lebih lambat terhadap perubahan sinyal). Selama sinyal dasar sebenarnya benar-benar mulus, maka sinyal sebenarnya tidak akan banyak terdistorsi oleh smoothing, namun noise frekuensi tinggi akan berkurang. Dalam hal komponen frekuensi sinyal, operasi pemulusan bertindak sebagai filter low-pass. Mengurangi komponen frekuensi tinggi dan melewati komponen frekuensi rendah dengan sedikit perubahan. Algoritma Smoothing. Kebanyakan algoritma smoothing didasarkan pada teknik shift dan multiply, di mana sekelompok titik yang berdekatan dalam data asli dikalikan titik demi titik dengan serangkaian bilangan (koefisien) yang mendefinisikan bentuk halus, produk ditambahkan dan Dibagi dengan jumlah koefisien, yang menjadi satu titik data yang dihaluskan, maka himpunan koefisien digeser satu titik ke data asli dan prosesnya diulang. Algoritma smoothing yang paling sederhana adalah boxcar persegi panjang atau rata-rata sliding yang tidak tertimbang dengan halus sehingga hanya mengganti setiap titik pada sinyal dengan rata-rata titik m yang berdekatan, di mana m adalah bilangan bulat positif yang disebut lebar halus. Misalnya, untuk kelancaran 3-titik (m 3): untuk j 2 sampai n-1, di mana titik ke-j pada sinyal yang dihaluskan, Y j titik ke-j pada sinyal asli, dan n adalah total Jumlah titik dalam sinyal Operasi halus yang serupa dapat dibangun untuk setiap lebar mulus yang diinginkan, m. Biasanya m adalah angka ganjil. Jika kebisingan dalam data adalah white noise (yaitu, merata di semua frekuensi) dan standar deviasinya adalah D. Maka deviasi standar noise yang tersisa pada sinyal setelah lintasan pertama dari rata-rata geser yang tidak tertimbang akan mendekati s kuadrat m (D sqrt (m)), di mana m adalah lebar yang mulus. Meski disederhanakan, kelancaran ini sebenarnya optimal untuk masalah umum mengurangi kebisingan putih sekaligus menjaga respons langkah paling tajam. Respon terhadap perubahan langkah sebenarnya linier. Jadi filter ini memiliki keuntungan untuk merespons sepenuhnya tanpa efek residual dengan waktu responnya. Yang sama dengan lebar halus dibagi dengan laju sampling. Segitiga halus seperti segi empat mulus, di atas, kecuali bahwa ia menerapkan fungsi smoothing tertimbang. Untuk 5-titik halus (m 5): untuk j 3 sampai n-2, dan sama untuk lebar halus lainnya (lihat Lembar UnitGainSmooths.xls). Dalam kedua kasus ini, bilangan bulat dalam penyebut adalah jumlah koefisien dalam pembilang, yang menghasilkan kelentuk unit yang mulus yang tidak berpengaruh pada sinyal dimana garis lurus dan yang mempertahankan area di bawah puncak. Seringkali berguna untuk menerapkan operasi pemulusan lebih dari satu kali, yaitu untuk memperlancar sinyal yang sudah merapikan, untuk membangun kelancaran yang lebih lama dan lebih rumit. Misalnya, segitiga 5 titik di atas setara dengan dua lintasan dari 3 titik persegi panjang yang halus. Tiga lintasan hasil halus empat titik persegi panjang di titik 7 pseudo-Gaussian atau tumpukan jerami halus, yang koefisiennya ada dalam rasio 1: 3: 6: 7: 6: 3: 1. Aturan umumnya adalah bahwa n melewati hasil yang lancar dari w-bandwidth dalam lebar lancar gabungan dari n w - n 1. Misalnya, 3 lintasan hasil halus 17 titik menghasilkan kelonggaran 49 titik. Kelonggaran multi-pass ini lebih efektif untuk mengurangi noise frekuensi tinggi pada sinyal dari pada rectangular smooth namun menunjukkan respon step yang lebih lambat. Dalam semua kelancaran ini, lebar m halus dipilih menjadi bilangan bulat ganjil, sehingga koefisien kelancaran seimbang secara simetris di sekitar titik pusat, yang penting karena mempertahankan posisi sumbu x dari puncak dan fitur lainnya di sinyal. (Ini sangat penting untuk aplikasi analitis dan spektroskopi karena posisi puncak seringkali merupakan tujuan pengukuran yang penting). Perhatikan bahwa kita mengasumsikan di sini bahwa interval sumbu x dari sinyalnya seragam, artinya perbedaan antara nilai sumbu x dari titik-titik yang berdekatan sama di seluruh sinyal. Ini juga diasumsikan dalam banyak teknik pemrosesan sinyal lain yang dijelaskan dalam esai ini, dan ini adalah karakteristik sinyal yang sangat umum (namun tidak diperlukan) yang diperoleh oleh peralatan otomatis dan terkomputerisasi. Savitzky-Golay halus didasarkan pada pemasangan polinomial kuadrat terkecil pada segmen data. Algoritma ini dibahas dalam wire.tu-bs.deOLDWEBmameyercmrsavgol.pdf. Dibandingkan dengan smooth smooth rata-rata, Savitzky-Golay smooth kurang efektif dalam mengurangi kebisingan, namun lebih efektif untuk mempertahankan bentuk sinyal asli. Hal ini mampu membedakan dan menghaluskan. Algoritma ini lebih kompleks dan waktu komputasi lebih besar daripada jenis halus yang dibahas di atas, namun dengan perbedaan komputer modern tidak signifikan dan kode dalam berbagai bahasa banyak tersedia secara online. Lihat SmoothingComparison.html. Bentuk algoritma smoothing dapat ditentukan dengan menerapkan fungsi smooth ke delta. Sebuah sinyal yang terdiri dari semua nol kecuali satu titik, seperti yang ditunjukkan oleh skrip sederhana MatlabOctave DeltaTest.m. Pengurangan kebisingan . Smoothing biasanya mengurangi noise pada sinyal. Jika noisenya putih (yaitu, merata pada semua frekuensi) dan standar deviasinya adalah D. Maka standar deviasi dari noise yang tersisa pada sinyal setelah satu pass dari rectangular smooth akan mendekati D sqrt (m), dimana m adalah lebar yang mulus. Jika kelepasan segitiga digunakan sebagai gantinya, suaranya akan sedikit kurang, sekitar D 0.8sqrt (m). Operasi pengaliran bisa diaplikasikan lebih dari satu kali: yaitu, sinyal yang sebelumnya diratakan bisa diratakan lagi. Dalam beberapa kasus, ini bisa berguna jika ada banyak noise frekuensi tinggi pada sinyal. Namun, pengurangan kebisingan untuk white noise kurang pada masing-masing berturut-turut mulus. Misalnya, tiga lintasan halus persegi panjang mengurangi white noise dengan faktor sekitar D 0,7sqrt (m), hanya sedikit perbaikan selama dua lintasan. Distribusi frekuensi kebisingan, yang ditandai dengan warna noise. Secara substansial mempengaruhi kemampuan smoothing untuk mengurangi kebisingan. Fungsi MatlabOctave NoiseColorTest.m membandingkan efek boxcar 20 titik (rata-rata geser yang tidak tertimbang) yang mulus pada standar deviasi white, pink, dan blue noise, yang kesemuanya memiliki deviasi standar unsmoothed asli 1,0. Karena merapikan adalah proses filter low-pass, efeknya pada frekuensi rendah (merah muda dan merah) kurang, dan efek noise frekuensi tinggi (biru dan ungu) lebih banyak, daripada white noise. Perhatikan bahwa perhitungan deviasi standar tidak tergantung pada urutan data dan dengan demikian distribusi frekuensi yang menyortir sekumpulan data tidak mengubah standar deviasinya. Deviasi standar gelombang sinus tidak tergantung pada frekuensinya. Smoothing, bagaimanapun, mengubah baik distribusi frekuensi dan standar deviasi kumpulan data. Efek akhir dan kehilangan poin masalah. Dalam persamaan di atas, titik 3 segi empat halus didefinisikan hanya untuk j 2 sampai n-1. Tidak ada cukup data dalam sinyal untuk menentukan kelurusan 3 titik yang lengkap untuk titik pertama dalam sinyal (j 1) atau untuk titik terakhir (j n). Karena tidak ada titik data sebelum titik pertama atau setelah titik terakhir. (Demikian pula, kelurusan 5 titik didefinisikan hanya untuk j 3 sampai n-2, dan oleh karena itu kelancaran tidak dapat dihitung untuk dua poin pertama atau untuk dua poin terakhir). Secara umum, untuk m-bandwidth yang mulus, akan ada (m -1) 2 poin pada awal sinyal dan (m -1) 2 poin pada akhir sinyal dimana m -width yang lengkap tidak bisa Dihitung dengan cara biasa Apa yang harus dilakukan Ada dua pendekatan. Salah satunya adalah menerima kehilangan poin dan memangkas titik-titik itu atau menggantinya dengan angka nol dalam sinyal yang halus. (Thats pendekatan yang diambil di sebagian besar angka dalam makalah ini). Pendekatan lainnya adalah dengan menggunakan smooths lebih kecil pada ujung sinyal, misalnya untuk menggunakan 2, 3, 5, 7. point smooths untuk titik sinyal 1, 2, 3, dan 4. dan untuk titik n, n-1 , N-2, n-3. Masing-masing. Pendekatan selanjutnya mungkin lebih baik jika tepi sinyal mengandung informasi penting, namun akan meningkatkan waktu eksekusi. Fungsi fastsmooth yang dibahas di bawah dapat memanfaatkan salah satu dari kedua metode ini. Contoh smoothing. Contoh sederhana dari smoothing ditunjukkan pada Gambar 4. Bagian kiri dari sinyal ini adalah puncak yang bising. Bagian kanan adalah puncak yang sama setelah menjalani algoritma pemulusan segitiga. Kebisingan sangat berkurang sementara puncaknya sendiri hampir tidak berubah. Suara yang berkurang memungkinkan karakteristik sinyal (posisi puncak, tinggi, lebar, luas, dll.) Diukur lebih akurat dengan inspeksi visual. Gambar 4. Bagian kiri dari sinyal ini adalah puncak yang bising. Bagian kanan adalah puncak yang sama setelah menjalani algoritma smoothing. Kebisingan sangat berkurang sementara puncaknya sendiri hampir tidak berubah, sehingga memudahkan untuk mengukur posisi puncak, tinggi, dan lebar secara langsung dengan perkiraan grafis atau visual (namun tidak memperbaiki pengukuran yang dilakukan dengan metode kuadrat terkecil lihat di bawah). Semakin besar lebar kelancaran, semakin besar noise reduction, namun semakin besar kemungkinan sinyal akan terdistorsi oleh operasi smoothing. Pilihan optimal lebar halus tergantung pada lebar dan bentuk sinyal dan interval digitisasi. Untuk sinyal tipe puncak, faktor kritisnya adalah rasio halus. Rasio antara lebar m yang mulus dan jumlah titik di setengah lebar puncak. Secara umum, meningkatkan rasio perataan meningkatkan rasio signal-to-noise namun menyebabkan penurunan amplitudo dan peningkatan bandwidth puncak. Sadarilah bahwa lebar halus dapat dinyatakan dalam dua cara yang berbeda: (a) sebagai jumlah titik data atau (b) sebagai interval sumbu x (untuk data spektroskopi biasanya di nm atau unit frekuensi). Keduanya hanya berhubungan: jumlah titik data hanyalah interval sumbu x kali kenaikan antara nilai sumbu x yang berdekatan. Rasio halus sama pada kedua kasus. Gambar di atas menunjukkan contoh efek dari tiga lebar mulus yang berbeda pada puncak berbentuk Gaussian yang bising. Pada gambar di sebelah kiri, puncaknya memiliki ketinggian (true) 2,0 dan ada 80 titik di setengah lebar puncak. Garis merah adalah puncak unsmoothed asli. Tiga garis hijau yang dilapiskan adalah hasil pemulusan puncak ini dengan lebar segitiga yang halus (dari atas ke bawah) 7, 25, dan 51 titik. Karena lebar puncaknya adalah 80 titik, rasio halus dari ketiga kelancaran masing-masing adalah 780 0,09, 2580 0,31, dan 5180 0,64. Seiring dengan bertambahnya lebar halus, noise semakin berkurang namun tinggi puncaknya juga sedikit berkurang. Untuk yang terbesar mulus, lebar puncak sedikit meningkat. Pada gambar di sebelah kanan, puncak orisinal (berwarna merah) memiliki tinggi true 1,0 dan setengah lebar 33 poin. (Ini juga kurang bising daripada contoh di sebelah kiri.) Tiga garis hijau yang dilapiskan adalah hasil dari tiga lebar segitiga yang sama dengan lebar (dari atas ke bawah) 7, 25, dan 51 titik. Tapi karena lebar puncak dalam kasus ini hanya 33 poin, rasio halus ketiga kelancaran ini lebih besar - 0,21, 0,76, dan 1,55. Anda dapat melihat bahwa efek distorsi puncak (pengurangan tinggi puncak dan kenaikan pada lebar puncak) lebih besar untuk puncak yang sempit karena rasio kelancarannya lebih tinggi. Rasio halus lebih besar dari 1,0 jarang digunakan karena distorsi puncak yang berlebihan. Perhatikan bahwa bahkan dalam kasus terburuk, posisi puncak tidak dilakukan (dengan asumsi puncak asli simetris dan tidak tumpang tindih oleh puncak lainnya). Jika mempertahankan bentuk puncak lebih penting daripada mengoptimalkan rasio signal-to-noise, Savitzky-Golay memiliki keunggulan dibandingkan dengan smooth smooth. Dalam semua kasus, luas total di bawah puncak tetap tidak berubah. Jika lebar puncak bervariasi secara substansial, kelancaran yang adaptif. Yang memungkinkan kelancaran lebar bervariasi antar sinyal, bisa digunakan. Masalah dengan merapikan adalah bahwa hal itu seringkali kurang menguntungkan daripada yang mungkin Anda pikirkan. Yang penting untuk menunjukkan bahwa hasil penghalusan seperti yang diilustrasikan pada gambar di atas mungkin mengesankan karena mereka menggunakan satu sampel sinyal bising yang dilicinkan ke derajat yang berbeda. Hal ini menyebabkan pemirsa meremehkan kontribusi noise dengan frekuensi rendah, yang sulit diperkirakan secara visual karena hanya ada sedikit siklus frekuensi rendah dalam rekaman sinyal. Masalah ini dapat divisualisasikan dengan merekam sejumlah sampel independen dari sinyal bising yang terdiri dari satu puncak, seperti yang digambarkan pada dua gambar di bawah ini. Angka-angka ini menunjukkan sepuluh plot yang dilapiskan dengan puncak yang sama namun dengan kebisingan putih independen, masing-masing diplot dengan warna garis yang berbeda, tidak berjejer di sebelah kiri dan merapikan di sebelah kanan. Pemeriksaan terhadap sinyal yang merapikan di sebelah kanan dengan jelas menunjukkan variasi pada posisi puncak, tinggi, dan lebar antara 10 sampel yang disebabkan oleh kebisingan frekuensi rendah yang tersisa pada sinyal yang dihaluskan. Tanpa noise, setiap puncaknya akan memiliki tinggi puncak 2, peak center pada 500, dan lebar 150. Hanya karena sinyal terlihat mulus tidak berarti tidak ada noise. Frekuensi frekuensi rendah yang tersisa pada sinyal setelah smoothing masih akan mengganggu pengukuran posisi puncak, tinggi, dan lebar yang tepat. (Skrip pembangkit di bawah setiap gambar mengharuskan fungsi gaussian.m, whitenoise.m, dan fastsmooth.m dapat diunduh dari tinyurlcey8rwh.) Harus jelas bahwa merapikan jarang bisa menghilangkan kebisingan, karena sebagian besar suara terbentang di tempat yang luas. Rentang frekuensi, dan perataan hanya mengurangi kebisingan pada sebagian rentang frekuensinya. Hanya untuk beberapa tipe kebisingan yang sangat spesifik (misalnya diskrit frekuensi noise atau lonjakan satu titik) apakah ada harapan dari sesuatu yang mendekati eliminasi kebisingan yang lengkap. Angka di sebelah kanan di bawah adalah contoh lain yang mengilustrasikan beberapa prinsip ini. Sinyal terdiri dari dua puncak Gaussian, satu terletak di x50 dan yang kedua pada x150. Kedua puncak memiliki tinggi puncak 1,0 dan setengah lebar puncak 10, dan noise putih acak terdistribusi normal dengan standar deviasi 0,1 telah ditambahkan ke keseluruhan sinyal. Interval sampling sumbu x, bagaimanapun, berbeda untuk dua puncaknya yaitu 0,1 untuk puncak pertama (dari x0 sampai 100) dan 1,0 untuk puncak kedua (dari x100 sampai 200). Ini berarti bahwa puncak pertama ditandai dengan sepuluh kali lebih banyak poin yang berada pada puncak kedua. Ini mungkin terlihat seperti puncak pertama yang ribut daripada yang kedua, tapi itu hanya ilusi rasio signal-to-noise untuk kedua puncak adalah 10. Puncak kedua terlihat kurang bising hanya karena ada sedikit sampel kebisingan di sana dan kita cenderung meremehkan. Dispersi sampel kecil. Hasil dari ini adalah ketika sinyal diratakan, puncak kedua jauh lebih mungkin terdistorsi oleh kelancaran (menjadi lebih pendek dan lebih lebar) daripada puncak pertama. Puncak pertama dapat mentolerir lebar yang jauh lebih lebar, menghasilkan tingkat reduksi kebisingan yang lebih tinggi. (Demikian pula, jika kedua puncak diukur dengan metode pasak kuadrat-kuadrat terkecil, kecocokan puncak pertama lebih stabil dengan noise dan parameter yang diukur pada puncak tersebut kira-kira 3 kali lebih akurat daripada puncak kedua, karena di sana Adalah 10 kali lebih banyak titik data di puncak itu, dan ketepatan pengukuran meningkat kira-kira dengan akar kuadrat dari jumlah titik data jika noisenya putih). Anda bisa mendownload file data udx dalam format TXT atau dalam format Matlab MAT. Optimalisasi smoothing. Seiring dengan bertambahnya lebar halus, rasio pemulusan meningkat, noise berkurang dengan cepat pada awalnya, lalu lebih lambat, dan tinggi puncak juga berkurang, perlahan pada awalnya, lalu lebih cepat. Pengurangan kebisingan tergantung pada lebar yang mulus, jenis halus (misalnya persegi panjang, segitiga, dll), dan warna noise, namun pengurangan tinggi puncak juga bergantung pada lebar puncaknya. Hasilnya adalah bahwa signal-to-noise (yang didefinisikan sebagai rasio tinggi puncak standar deviasi noise) meningkat dengan cepat pada awalnya, kemudian mencapai maksimum. Hal ini diilustrasikan dalam animasi di sebelah kiri untuk sebuah puncak Gaussian dengan white noise (diproduksi oleh skrip MatlabOctave ini). Peningkatan maksimum rasio signal-to-noise bergantung pada jumlah titik di puncak: semakin banyak titik di puncak, lebar kelana yang lebih besar dapat digunakan dan semakin besar pengurangan noise. Angka ini juga menggambarkan bahwa sebagian besar pengurangan kebisingan disebabkan oleh komponen frekuensi tinggi dari kebisingan, sedangkan sebagian besar noise frekuensi rendah tetap berada pada sinyal meskipun dihaluskan. Mana rasio halus terbaik Itu tergantung pada tujuan pengukuran puncak. Jika tujuan akhir dari pengukuran ini adalah untuk mengukur tinggi atau lebar puncak, maka rasio halus di bawah 0,2 harus digunakan dan Savitzky-Golay halus lebih disukai. Tetapi jika tujuan pengukuran adalah mengukur posisi puncak (nilai sumbu x dari puncak), rasio kelancaran yang lebih besar dapat digunakan jika diinginkan, karena perataan sedikit berpengaruh pada posisi puncak (kecuali puncaknya asimetris atau kenaikannya. Pada lebar puncak begitu banyak sehingga menyebabkan puncak yang berdekatan saling tumpang tindih). Jika puncaknya benar-benar terbentuk dari dua puncak yang mendasari yang tumpang tindih sedemikian rupa sehingga tampaknya menjadi satu puncak, maka kurva pas adalah satu-satunya cara untuk mengukur parameter puncak yang mendasarinya. Sayangnya, rasio signal-to-noise yang optimal sesuai dengan rasio kelancaran yang secara signifikan mendistorsi puncak, itulah sebabnya kurva pas data unsmoothed sering disukai. Dalam aplikasi analisis kimia kuantitatif berdasarkan kalibrasi menurut sampel standar, pengurangan tinggi puncak yang disebabkan oleh perataan tidak begitu penting. Jika operasi pemrosesan sinyal yang sama diterapkan pada sampel dan standar, pengurangan tinggi puncak dari sinyal standar akan sama persis dengan sinyal sampel dan efeknya akan dibatalkan sama persis. Dalam kasus seperti itu, lebar halus dari 0,5 sampai 1,0 dapat digunakan jika perlu untuk meningkatkan rasio signal-to-noise lebih lanjut, seperti yang ditunjukkan pada gambar di sebelah kiri (untuk rata-rata sliding rata-rata empat persegi panjang halus). Dalam kimia analitik praktis, pengukuran puncak puncak mutlak jarang dilakukan kalibrasi terhadap solusi standar. (Ingat: tujuan analisis kuantitatif bukan untuk mengukur sinyal melainkan untuk mengukur konsentrasi yang tidak diketahui.) Namun, sangat penting untuk menerapkan langkah pemrosesan sinyal yang sama persis dengan sinyal standar seperti sinyal sampel, Jika tidak, kesalahan sistematis yang besar bisa terjadi. Untuk perbandingan yang lebih rinci dari keempat tipe smoothing yang dipertimbangkan di atas, lihat SmoothingComparison.html. (A) untuk alasan kosmetik, menyiapkan gambar yang lebih bagus atau lebih dramatis dari sinyal untuk inspeksi visual atau publikasi, terutama untuk menekankan perilaku jangka panjang dalam jangka pendek. Atau (b) jika sinyal kemudian dianalisis dengan metode yang akan terdegradasi oleh adanya terlalu banyak noise frekuensi tinggi pada sinyal, misalnya jika ketinggian puncak harus ditentukan secara visual atau grafis atau dengan menggunakan Fungsi MAX, lebar puncak diukur dengan fungsi halfwidth, atau jika lokasi titik maxima, minima, atau inflection pada sinyal ditentukan secara otomatis dengan mendeteksi penyeberangan nol pada derivatif sinyal. Optimalisasi jumlah dan jenis smoothing penting dalam kasus ini (lihat Differentiation.htmlSmoothing). Tetapi umumnya, jika komputer tersedia untuk melakukan pengukuran kuantitatif, lebih baik menggunakan metode kuadrat terkecil pada data yang tidak dimodifikasi, daripada perkiraan grafis pada data yang dihaluskan. Jika instrumen komersial memiliki pilihan untuk memperlancar data untuk Anda, yang terbaik untuk menonaktifkan penghalusan dan merekam dan menyimpan data yang tidak rapi Anda dapat selalu menghaluskannya sendiri nanti untuk presentasi visual dan akan lebih baik menggunakan data yang tidak dimodifikasi setidaknya. -squares pas atau pengolahan lain yang mungkin ingin Anda lakukan nanti. Smoothing dapat digunakan untuk menemukan puncak tetapi tidak boleh digunakan untuk mengukur puncak. Perawatan harus digunakan dalam perancangan algoritma yang menggunakan smoothing. Misalnya, dalam teknik populer untuk menemukan dan mengukur puncak. Puncak terletak dengan mendeteksi penyeberangan ke bawah nol pada derivatif pertama yang merapikan. Namun posisi, tinggi, dan lebar masing-masing puncak ditentukan oleh kurva kuadrat-kuadrat terkecil dari segmen data unsmoothed asli di sekitar persimpangan nol. Dengan cara itu, bahkan jika perataan yang berat diperlukan untuk memberikan diskriminasi yang dapat diandalkan terhadap puncak kebisingan, parameter puncak yang diekstraksi dengan pemasangan lekukan tidak terdistorsi oleh smoothing. (A) pemulusan tidak akan secara signifikan memperbaiki keakuratan pengukuran parameter dengan pengukuran kuadrat-terkecil antara sampel sinyal independen yang terpisah, (b) semua algoritma pemulusan setidaknya sedikit lossy, yang memerlukan setidaknya beberapa perubahan pada bentuk sinyal dan amplitudo, (c) Lebih sulit untuk mengevaluasi kecocokan dengan memeriksa residu jika datanya dihaluskan, karena suara yang merapikan mungkin salah untuk sinyal yang sebenarnya. Dan (d) merapikan sinyal akan secara serius meremehkan kesalahan parameter yang diprediksi dengan perhitungan propagasi-of-error dan metode bootstrap. Berurusan dengan lonjakan dan outlier. Terkadang sinyal terkontaminasi dengan lonjakan kecil yang sangat tinggi atau sempit yang terjadi pada interval acak dan dengan amplitudo acak, namun dengan lebar hanya satu atau beberapa titik. Ini tidak hanya terlihat jelek, tapi juga mengganggu asumsi perhitungan kuadrat-terkecil karena biasanya tidak terdistribusi secara acak. Jenis gangguan ini sulit dihilangkan dengan metode smoothing di atas tanpa mendistorsi sinyal. Namun, filter median, yang menggantikan setiap titik dalam sinyal dengan titik rata-rata (bukan rata-rata) titik m, benar-benar dapat menghilangkan lonjakan kecil dengan sedikit perubahan pada sinyal, jika lebar paku hanya satu atau satu Beberapa poin dan sama dengan atau kurang dari m. Lihat en.wikipedia.orgwikiMedianfilter. Fungsi killspikes.m menggunakan pendekatan yang berbeda yang ditempatkannya dan menghilangkan lonjakan dengan tambalan di atasnya menggunakan interpolasi linier dari sinyal sebelum dan sesudah. Tidak seperti smooths konvensional, fungsi ini dapat diterapkan secara menguntungkan sebelum fungsi pasak kuadrat-terkecil. (Di sisi lain, jika lonjakannya sebenarnya merupakan sinyal ketertarikan, dan komponen sinyal lainnya mengganggu ukuran mereka, lihat CaseStudies.htmlG). Sebuah alternatif untuk merapikan untuk mengurangi kebisingan dalam himpunan sepuluh sinyal unsmoothed yang digunakan di atas adalah ansambel rata-rata. Yang dapat dilakukan dalam kasus ini sangat sederhana dengan plot kode MatlabOctave (x, mean (y)) hasilnya menunjukkan pengurangan white noise sekitar sqrt (10) 3.2. Ini cukup untuk menilai bahwa ada puncak tunggal dengan bentuk Gaussian, yang kemudian dapat diukur dengan kurva pas (ditutupi bagian selanjutnya) dengan menggunakan kode puncak MatlabOctave (xmean (y), 0,0,1). Dengan hasil menunjukkan kesepakatan yang sangat baik dengan posisi (500), tinggi (2), dan lebar (150) dari puncak Gaussian yang dibuat pada baris ketiga dari skrip pembangkit (kiri atas). Keuntungan yang sangat besar dari ensemble averaging adalah bahwa noise pada semua frekuensi berkurang. Bukan hanya suara frekuensi tinggi seperti dalam merapikan. Sesuaikan sinyal yang terlalu banyak. Terkadang sinyal dicatat lebih rapat (yaitu, dengan interval sumbu x yang lebih kecil) daripada yang benar-benar diperlukan untuk menangkap semua fitur penting dari sinyal. Hal ini menghasilkan ukuran data yang lebih besar dari yang diperlukan, yang memperlambat prosedur pemrosesan sinyal dan mungkin kapasitas penyimpanan pajak. Untuk memperbaiki ini, sinyal yang terlalu banyak dapat dikurangi ukurannya baik dengan menghilangkan titik data (misalnya, menjatuhkan setiap titik lain atau setiap titik ketiga) atau dengan mengganti kelompok titik yang berdekatan dengan rata-ratanya. Pendekatan selanjutnya memiliki keuntungan menggunakan daripada membuang data titik yang tidak relevan, dan bertindak seperti meratakan untuk memberikan beberapa ukuran pengurangan kebisingan. (Jika suara di sinyal asli berwarna putih, dan sinyal dikondensasikan dengan rata-rata setiap n titik, noise berkurang pada sinyal kental dengan akar kuadrat n, namun tanpa perubahan distribusi frekuensi suara). Demonstrasi Video Video 18 detik ini, 3 MByte (Smooth3.wmv) menunjukkan efek pemulusan segitiga pada puncak Gaussian tunggal dengan tinggi puncak 1,0 dan lebar puncak 200. Amplitudo kerucut putih awal adalah 0,3, memberikan sinyal awal-ke - tidak ada rasio sekitar 3,3. Upaya untuk mengukur amplitudo puncak dan lebar puncak sinyal bising, yang ditunjukkan di bagian bawah video, pada awalnya sangat tidak akurat karena adanya noise. Karena lebar kelancarannya meningkat, namun rasio signal-to-noise membaik dan keakuratan pengukuran amplitudo puncak dan lebar puncaknya meningkat. Namun, di atas lebar halus sekitar 40 (rasio halus 0,2), smoothing menyebabkan puncaknya menjadi lebih pendek dari 1.0 dan lebih lebar dari 200, meskipun rasio signal-to-noise terus membaik seiring dengan lebar mulus yang meningkat. (Demonstrasi ini dibuat di Matlab 6.5, SPECTRUM, aplikasi pemrosesan sinyal Macintosh freeware, mencakup fungsi perataan persegi panjang dan segitiga untuk sejumlah titik. Spreadsheets Smoothing dapat dilakukan di spreadsheet dengan menggunakan teknik shift dan multiply yang dijelaskan di atas. Spreadsheet smoothing.ods dan smoothing.xls himpunan koefisien pengali terkandung dalam formula yang menghitung nilai setiap sel dari data yang dihaluskan pada kolom C dan E. Kolom C melakukan 7 titik persegi panjang dengan mulus (1 1 1 1 1 1 1) dan kolom E melakukan segitiga segitiga 7 titik (1 2 3 4 3 2 1), diterapkan pada data di kolom A. Anda dapat mengetikkan (atau Copy and Paste) data yang Anda sukai ke kolom A, dan Anda dapat memperpanjang spreadsheet ke kolom data yang lebih panjang dengan menyeret baris terakhir kolom A, C, dan E ke bawah sesuai kebutuhan. Tetapi untuk mengubah lebar yang mulus, Anda harus mengubah persamaan di kolom C atau E dan menyalin perubahannya. Turunkan seluruh kolom Untuk membagi hasil dengan jumlah koefisien sehingga keuntungan bersih adalah satu kesatuan dan area di bawah kurva sinyal yang dihaluskan dipelihara. Lembar kerja UnitGainSmooths.xls dan UnitGainSmooths.ods berisi kumpulan koefisien konvolusi unit-gain untuk persegi empat, segitiga, dan Gaussian dengan lebar 3 sampai 29 dengan format vertikal (kolom) dan horizontal (baris). Anda dapat menyalin dan menempelkannya ke spreadsheet Anda sendiri. Spreadsheet MultipleSmoothing.xls dan MultipleSmoothing.ods menunjukkan metode yang lebih fleksibel dimana koefisien terkandung dalam kelompok 17 sel yang berdekatan (pada baris 5, kolom I sampai Y), sehingga memudahkan untuk mengubah bentuk dan lebar yang halus (up Sampai maksimal 17). Dalam spreadsheet ini, kelancaran diterapkan tiga kali berturut-turut, menghasilkan lebar lancar efektif 49 poin yang diterapkan pada kolom G. Dibandingkan dengan MatlabOctave, spreadsheet jauh lebih lambat, kurang fleksibel, dan kurang mudah otomatis. Misalnya, di spreadsheet ini, untuk mengubah sinyal atau jumlah titik dalam sinyal, atau untuk mengubah lebar atau jenis yang mulus, Anda harus memodifikasi spreadsheet di beberapa tempat, sedangkan untuk melakukan hal yang sama dengan menggunakan fungsi fastsmooth MatlabOctave ( Di bawah), Anda hanya perlu mengubah argumen masukan dari satu baris kode. Dan menggabungkan beberapa teknik yang berbeda ke dalam satu spreadsheet lebih rumit daripada menulis skrip MatlabOctave yang melakukan hal yang sama. Smoothing di Matlab dan Octave. Fungsi kustom fastsmooth menerapkan pergeseran dan perbanyak jenis smooths menggunakan algoritma rekursif. (Klik pada link ini untuk memeriksa kode, atau klik kanan untuk mendownload untuk digunakan dalam Matlab). Fastsmooth adalah fungsi Matlab dari bentuk sfastsmooth (a, w, type, edge). Argumen a adalah vektor sinyal input w adalah lebar yang mulus (bilangan bulat positif) menentukan tipe kelancaran: tipe1 memberikan tipe smoothdaular (sliding-average atau boxcar) halus memberikan segitiga yang halus, setara dengan dua lintasan rata-rata geser Type3 memberikan pseudo-Gaussian halus, setara dengan tiga lintasan dari rata-rata geser bentuk ini dibandingkan pada gambar di sebelah kiri. (Lihat SmoothingComparison.html untuk perbandingan mode pemulusan ini). Tepi argumen mengontrol bagaimana tepi sinyal (titik w2 pertama dan titik w2 terakhir) ditangani. Jika edge0, ujungnya nol. (Dalam mode ini waktu yang telah berlalu tidak bergantung pada lebar yang mulus. Ini memberikan waktu eksekusi tercepat). Jika edge1, ujung-ujungnya diratakan dengan smooths lebih kecil semakin mendekati ujungnya. (Dalam mode ini waktu eksekusi meningkat dengan bertambahnya lebar halus). Sinyal yang diratakan dikembalikan sebagai vektor s. (Anda dapat menghentikan dua argumen masukan terakhir: fastsmooth (Y, w, type) yang di smooth dengan edge0 dan fastsmooth (Y, w) smooths dengan type1 dan edge0). Dibandingkan dengan algoritma halus berbasis konvolusi, fastsmooth menggunakan algoritma rekursif sederhana yang biasanya memberikan waktu eksekusi lebih cepat, terutama untuk lebar lancar yang besar, dapat memperlancar sinyal 1.000.000 titik dengan rata-rata sliding 1.000 titik dalam waktu kurang dari 0,1 detik. Heres contoh sederhana dari fastsmooth menunjukkan efek pada white noise (grafik). SegmentedSmooth.m. Diilustrasikan di sebelah kanan, saya adalah fungsi pemulusan alfan-lebar tersegmentasi, berdasarkan algoritma fastsmoo, yang dapat berguna jika lebar puncak atau tingkat kebisingan sangat bervariasi pada sinyal. Sintaksnya sama dengan fastsmooth.m. Kecuali bahwa argumen input kedua smoothwidths bisa berupa vector. SmoothY SegmentedSmooth (Y, smoothwidths, type, ends) . The function divides Y into a number of equal-length regions defined by the length of the vector smoothwidths, then smooths each region with a smooth of type type and width defined by the elements of vector smoothwidths. In the graphic example in the figure on the right, smoothwidths31 52 91 . which divides up the signal into three regions and smooths the first region with smoothwidth 31, the second with smoothwidth 51, and the last with smoothwidth 91. Any number of smooth widths and sequence of smooth widths can be used . Type help SegmentedSmooth for other examples examples. DemoSegmentedSmooth.m demonstrates the operation with different signals consisting of noisy variable-width peaks that get progressively wider, like the figure on the right. SmoothWidthTest.m is a simple script that uses the fastsmooth function to demonstrate the effect of smoothing on peak height, noise, and signal-to-noise ratio of a peak. You can change the peak shape in line 7, the smooth type in line 8, and the noise in line 9. A typical result for a Gaussian peak with white noise smoothed with a pseudo-Gaussian smooth is shown on the left. Here, as it is for most peak shapes, the optimal signal-to-noise ratio occurs at a smooth ratio of about 0.8. However, that optimum corresponds to a significant reduction in the peak height . which could be a serious problem. A smooth width about half the width of the original unsmoothed peak produces less distortion of the peak but still achieves a reasonable noise reduction. SmoothVsCurvefit.m is a similar script, but is also compares curve fitting as an alternative method to measure the peak height without smoothing . This effect is explored more completely by the text below, which shows an experiment in Matlab or Octave that creates a Gaussian peak, smooths it, compares the smoothed and unsmoothed version, then uses the max, halfwidth. and trapz functions to print out the peak height, halfwidth, and area . (max and trapz are both built-in functions in Matlab and Octave, but you have to download halfwidth.m. To learn more about these functions, type help followed by the function name). x0:.1:10 yexp(-(x-5).2) plot(x,y) ysmoothedfastsmooth(y,11,3,1) plot(x,y,x,ysmoothed,r) disp(max(y) halfwidth(x,y,5) trapz(x,y)) disp(max(ysmoothed) halfwidth(x,ysmoothed,5) trapz(x,ysmoothed) 1 1.6662 1.7725 0.78442 2.1327 1.7725 These results show that smoothing reduces the peak height (from 1 to 0.784) and increases the peak width (from 1.66 to 2.13), but has no effect on the peak area, as long as you measure the total area under the broadened peak. Smoothing is useful if the signal is contaminated by non-normal noise such as sharp spikes or if the peak height, position, or width are measured by simple methods, but there is no need to smooth the data if the noise is white and the peak parameters are measured by least-squares methods, because the results obtained on the unsmoothed data will be more accurate (see CurveFittingC.htmlSmoothing ). The MatlabOctave user-defined function condense.m. condense(y,n). returns a condensed version of y in which each group of n points is replaced by its average, reducing the length of y by the factor n. (For x,y data sets, use this function on both independent variable x and dependent variable y so that the features of y will appear at the same x values). The MatlabOctave user-defined function medianfilter.m. medianfilter(y,w). performs a median-based filter operation that replaces each value of y with the median of w adjacent points (which must be a positive integer). killspikes.m is a threshold-based filter for eliminating narrow spike artifacts. The syntax is fy killspikes(x, y, threshold, width). Each time it finds a positive or negative jump in the data between y(n) and y(n1) that exceeds threshold, it replaces the next width points of data with a linearly interpolated segment spanning x(n) to x(nwidth1), See killspikesdemo. Type help killspikes at the command prompt. ProcessSignal is a MatlabOctave command-line function that performs smoothing and differentiation on the time-series data set x,y (column or row vectors). It can employ all the types of smoothing described above. Type help ProcessSignal. Returns the processed signal as a vector that has the same shape as x, regardless of the shape of y. The syntax is ProcessedProcessSignal(x, y, DerivativeMode, w, type, ends, Sharpen, factor1, factor2, SlewRate, MedianWidth) iSignal is an interactive function for Matlab that performs smoothing for time-series signals using all the algorithms discussed above . including the Savitzky-Golay smooth, a median filter, and a condense function, with keystrokes that allow you to adjust the smoothing parameters continuously while observing the effect on your signal instantly, making it easy to observe how different types and amounts of smoothing effect noise and signal, such as the height, width, and areas of peaks. (Other functions include differentiation, peak sharpening, interpolation, least-squares peak measurement, and a frequency spectrum mode that shows how smoothing and other functions can change the frequency spectrum of your signals). The simple script iSignalDeltaTest demonstrates the frequency response of iSignals smoothing functions by applying them to a single-point spike. allowing you to change the smooth type and the smooth width to see how the the frequency response changes. View the code here or download the ZIP file with sample data for testing. Use the A and Z keys to increase and decrease the smooth width, and the S key to cycle through the available smooth types. Hint: use the Gaussian smooth and keep increasing the smooth width until the peak shows. Note: you can right-click on any of the m-file links on this site and select Save Link As. to download them to your computer for use within Matlab. Unfortunately, iSignal does not currently work in Octave. An earlier version of his page is available in French, at besteonderdelen.nlblogp4169. courtesy of Natalie Harmann and Anna Chekovsky . Last updated February, 2017. This page is part of A Pragmatic Introduction to Signal Processing , created and maintained by Prof. Tom OHaver. Department of Chemistry and Biochemistry, The University of Maryland at College Park. Comments, suggestions, bug reports, and questions should be directed to Prof. OHaver at tohumd.edu. Unique visits since May 17, 2008:

warc-identified-content-language: ind,eng


content:
Dengan jakarta, menyewa bus bukan hanya tentang mengangkut kamu dari satu ruang ke ruang lain; ini ialah jam terbang ekspedisi. Di jakarta, kami bertujuan untuk membantu kamu menghasilkan ekspedisi yang paling nyaman dan kenangan yang tidak terlupakan. Menyewa bus sebaiknya tidak akan menjadi tantangan, dan dengan janji harga & rekam jejak layanan dan kualitas yang hebat, kami bertujuan untuk tidak menciptakannya menjadi satu. Dengan jam terbang bertahun-tahun di industri penyewaan bus, di jakarta, kami tahu persis apa yang dibutuhkan jika kamu mau menyewa bus yang menjadi ekspedisi kamu kilat dan tidak susah.
Kami mampu membantu kamu menyewa bus yang cocok dengan kemauan kamu. Baik ini bus kecil yang nyaman, bus sport yang menarik, atau bus untuk lebih banyak orang, armada kami mampu mengakomodasi semua kebutuhan ekspedisi kamu. Dengan 5. 000 lokasi sewa bus di inggris, eropa, dan seluruh dunia, memesan bus sewaan kamu bersama kami tidak akan semudah ini.
Jika kamu melangsungkan ekspedisi bisnis ke seattle, ekspedisi darat , atau berangkat pada liburan keluarga, kami memiliki pemecahan penyewaan bus untuk penuhi kebutuhan kamu. Kami juga tahu bahwa kadang-kadang membutuhkan bus bahkan tidak melibatkan ekspedisi tapi hanya ketenangan. Di jakarta, salah satu ambisi kami ialah menjadi jam terbang menyewa bus pariwisata jakarta , kamu senyaman dan semudah mungkin. Bahkan jika kamu membutuhkan sewa mini bus untuk memindahkan banyak barang kamu ke seluruh daerah, atau kamu hanya menginginkan jam terbang berkendara yang baru, kami mampu mengakomodasi kemauan kamu.

content-type: text/plain

warc-type: conversion

label: id


content:
Ok, jadi Anda telah membuat uang. Sekarang apa yang kamu lakukan? Ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan ketika memasuki kepala tahap duduk dan pergi turnamen. Di satu sisi, Anda hanya tidak akan pergi terlalu salah pada tahap ini dengan menjadi agresif; Namun kadang-kadang menjadi lebih agresif bukanlah strategi yang tepat baik. Banyak tergantung pada make up lawan ketika kepala, tapi seperti biasa, tirai dan tumpukan adalah faktor terbesar dalam strategi Anda.
Saya pikir itu sangat penting di sini untuk menyadari nilai dari kartu hole Anda karena pada tingkat yang lebih rendah, bahwa keterampilan saja akan menang Anda turnamen. Anda akan terkejut melihat betapa banyak dari lawan Anda akan bermain J5os dan 73os dan Agen Poker Online . Sekarang tidak salah untuk memainkan kepala tangan, tapi untuk pergi semua dengan omong kosong pra-flop adalah nilai yang diharapkan pasti negatif (-EV).
Hal ini tidak benar-benar keterampilan sebanyak itu adalah mendapatkan pegangan pada emosi Anda, ketidaksabaran, dan pengelompokan tangan Sklansky. Tugas lawan adalah untuk meningkatkan, jadi jangan tersinggung. Cobalah untuk membiarkan pemahaman Anda tentang permainan menyalurkan tindakan Anda, bukan kemarahan Anda. Banyak kali, Anda hanya akan baik mendapatkan outplayed atau outdrawn. Namun, jika Anda berada dalam situasi yang tepat, dan di depan Anda tidak menjadi marah. Anda membuat hak bergerak matematika. Strategi yang akan melunasi jangka panjang. Ini tidak benar-benar peduli apa yang terjadi satu diberi waktu.
Perlu diingat bahwa ukuran stack Anda dibandingkan dengan lawan adalah apa yang akan mengemudi kepala Anda ke atas strategi. Apakah Anda adalah pemimpin atau trailing Anda memiliki pertimbangan yang berbeda dan nilai tangan Anda adalah relatif terhadap tumpukan Anda dalam situasi pra-flop.
Dengan kata lain, ada begitu banyak kesempatan untuk mengambil panci tanpa pergi ke sungai yang posisi Anda dan tumpukan adalah sebagai nilai sebanyak tangan Anda sendiri. Hal ini berlaku untuk menjadi baik tumpukan pendek dan besar dalam pertandingan kepala karena kesalahan di sini akan memiliki kemungkinan ayunan drastis dalam pertandingan. Untuk pra-flop bergerak meskipun tanpa kartu, Anda benar-benar harus memiliki membaca yang baik pada kompetisi Anda.
Jika Anda tidak punya indikator holdem belum, peringkat yang Sklansky [http://www.pokerbookreport.com/davidsklansky.htm] Grup hanya alasan lain saya pikir itu yang terbaik poker kalkulator di pasar. Saya menggunakannya selama semua duduk dan pergi pertandingan saya bermain.
agen poker onlinebandarqDomino QQ Onlinedominoqqhttps://hariqq.cc
Click here to cancel reply.
Leave a Reply Cancel reply
Your email address will not be published. Required fields are marked *
Name
* required
* required
Email
* required
* required
Website
Comment
Recent Posts
Mengapa Banyak Orang Menghindari Slot Online
Cara Menyelenggarakan Turnamen Agen Bola Sbobet
Casino Perjudian Wajah poker
Lima Taruhan Olahraga Gratis Teratas
Roda Roulette Pkv Games – Roda adalah Teman Anda
Archives
October 2020
September 2020
August 2020
July 2020
June 2020
May 2020
April 2020
March 2020
February 2020
January 2020
December 2019
November 2019
October 2019
September 2019
August 2019
July 2019
June 2019
May 2019
April 2019
March 2019
February 2019
January 2019
December 2018
November 2018
October 2018
September 2018
August 2018
July 2018
June 2018
May 2018
April 2018
March 2018
February 2018
January 2018
December 2017
November 2017
October 2017
September 2017
July 2017
May 2017
April 2017
March 2017
January 2017
Partner Links
Dvorista hadir sebagai jawaban untuk anda dengan menawarkan daftar situs judi online resmi dan terpercaya dengan uang asli.
http://161.117.41.106
MPO500 adalah agen judi slot Terpercaya yang hadir agar bisa memudahkan kalian semua untuk bertaruh dengan aman.
lk21 adalah Situs streaming film online ini juga memiliki banyak film terbaru untuk kamu tonton secara gratis. Kamu dapat memilih film favorit kamu.

annotation: short_sentences header footer

label: en


content:
Mencari permainan yang menyenangkan sambil membuang waktu? Word Ace benar-benar cocok dengan tagihan, karena menggabungkan permainan klasik Scrabble menggunakan Texas Hold’Em untuk menghasilkan permainan kata yang paling adiktif dalam permainan meja taruhan online. Ya, pertimbangkan Texas Hold’Em, namun, alih-alih memiliki kartu kredit di dek Anda, Anda menerima surat yang dapat ditambahkan ke poin. Orang yang menerima kata penilaian tertinggi dalam jangka panjang akan memenangkan kuncinya. Selanjutnya, jika Anda menerima semua lawan Anda untuk melipat, dan kemudian Anda menang.
Jadi apa yang membuat Word Ace sangat menarik? Untuk mulai dengan, itu merangsang pikiran Anda. Ini adalah pertandingan kata, jadi kosakata Anda akan diuji. Jika Anda ingin memenangkan pot, Anda ingin membentuk kata scoring tertinggi dengan huruf-huruf di tangan Anda di samping huruf-huruf di atas meja.
Anda harus bersaing qq online dengan orang lain dalam pertandingan ini, lingkungan multipemain menggandakan kesenangan. Sangat menyenangkan bermain dengan lawan – bahwa kemenangan itu jauh lebih menyenangkan daripada jika Anda akan bermain dengan Anda sendiri atau bermain melawan komputer. Di Word Ace, Anda bisa masuk ke drama dengan orang-orang seperti Anda yang ada di web dan ingin bersenang-senang.
Dan ketiga, yah, itu mengintegrasikan Texas Hold’Em Poker, dan siapa yang tidak menganggap ini menarik? Taruhan selalu menyenangkan, dan juga hal yang luar biasa tentang Word Ace mungkin adalah jumlah uangnya adalah tentang menyombongkan hak karena Anda tidak dapat membungkusnya. Ada kegembiraan menggertak, yang mungkin benar-benar Anda lakukan dalam pertandingan ini. Ini bukan hanya tentang menerima kata penilaian tertinggi, namun, kemampuan untuk menggertak dan membuat lawan Anda berpikir bahwa Anda benar-benar memiliki kata penilaian terbaik dapat membuat mereka terlipat.
Anda lihat, mereka tidak akan menemukan cara untuk melihat kartu Anda sebelum akhir pertandingan, dan siapa yang mengatakan bahwa Anda memiliki kelompok karakter yang buruk atau hebat? Dan seperti di Texas HoldCeltics seharusnya mereka memprediksi taruhan Anda, mereka tidak akan melihat kartu / kata Anda. Itulah mengapa permainan yang menyenangkan dan adiktif.
Anda juga dapat membangun komunitas teman Anda dalam pertandingan, karena Anda memiliki pilihan untuk mengobrol dengan pesaing Anda dan menambahkan mereka sebagai teman. Jadi ini adalah cara terbaik untuk berkomunikasi bersama dan mencari teman baru.
Selalu ada beberapa kerugian untuk pertandingan ini. Salah satunya adalah fakta bahwa tidak ada kata pemeriksa, yang berarti Anda tidak tahu apakah kata yang Anda mainkan dikenal sebagai oleh permainan valid atau tidak. Yang berarti Anda hanya perlu mencari tahu setelah semua orang bermain dan juga kartu Anda sendiri telah terungkap. Tetapi kebanyakan orang tidak membiarkan ini merusak kenikmatan Firman Ace mereka.
Bagaimana Anda mendapatkan game ini? Yah, seperti yang disebutkan sebelumnya, menggertak sebenarnya adalah cara yang baik untuk melakukannya. Anda tidak harus memiliki kata yang bagus, tetapi Anda hanya perlu memastikan yang lain percaya bahwa Anda memiliki, yang dapat berakhir dengan membuat mereka memenangkan kuncup Anda.
Tetapi jika Anda tidak ingin menggertak, Anda selalu dapat melakukan apa saja untuk terlibat dalam kata-kata skor tertinggi yang dapat Anda temukan. Jika Anda menemukan diri Anda menjadi mandek atau ingin melatih otot-otot bahasa Anda, itu mungkin untuk menggunakan pemecah Firman Ace. Cukup dengan memasukkan huruf dan huruf Anda ke meja, Anda dapat dengan cepat menggunakan bahasa yang dapat Anda bentuk, yang semuanya diurutkan berdasarkan poin juga. Ini benar-benar cara yang fantastis untuk mempelajari pertandingan dan meningkatkan kosakata Anda. Sungguh, Word Ace jelas merupakan pemenang dari pertandingan kata yang banyak orang akan terus menikmati bermain di tahun-tahun mendatang. Permainan keseluruhan tersedia di pasar program iPhone tanpa biaya, unduh sekarang dan mulai bersenang-senang, tidak ada wajah poker yang diminta.


content:
Sepertinya hari-hari ini orang masuk ke sebuah MLM dan berharap untuk pada dasarnya memukul lotre. Mereka diberitahu dan bergabung dengan MLM atau beberapa MLM mengharapkan untuk merekrut tiga orang, yang mendapatkan tiga orang, yang juga mendapatkan situs togel online orang, dan tiba-tiba bam mereka mendapatkan pensiun. Yang benar adalah bahwa jika itu pernah melakukan memegang butir-butir kebenaran, itu tidak lagi relevan atau benar. Saya mendengar seorang pemimpin besar dalam MLM sekali katakanlah dalam waktu dua tahun ia telah dimasukkan ke dalam sejumlah besar orang (jujur saya tidak ingat berapa banyak) di garis bawah dan sampai hari ini baik orang-orang pergi, atau mereka hanya memesan produk dan tidak berkembang bisnis.
Bukan berarti itu hal yang buruk, jika Anda memiliki orang-orang di bawah Anda hanya memesan besar produk. Pada saat yang sama meskipun jika Anda adalah salah satu dari orang-orang yang dijual di percaya keliru bisnis Anda akan tumbuh hanya dengan mencari beberapa orang yang ingin mengembangkan bisnis mereka, Anda mungkin akan mengalami masalah. Semua yang Anda lihat adalah bahwa Anda berada di sebuah MLM yang tidak memiliki pertumbuhan garis bawah
Yang benar adalah hari ini Anda harus dan saya ulangi tidak harus bergantung pada MLM lotre mentalitas mendapatkan beberapa orang di bawah Anda dalam MLM dan mengharapkan garis bawah atau up line untuk lebih bisnis Anda. Apa yang saya maksudkan, dan saya permintaan maaf jika ini adalah keras tapi ANDA harus khawatir tentang bisnis Anda, Anda harus mengambil tanggung jawab untuk itu. Jatuh tepat di bahu Anda untuk menjadi pemimpin sejauh yang Anda inginkan MLM Anda untuk tumbuh, dan melupakan orang lain tumbuh untuk Anda. Setelah Anda memutuskan bahwa untuk diri sendiri itu akan menjadi mudah tumbuh MLM Anda. Setelah Anda memutuskan bahwa, Anda dapat memiliki pertumbuhan garis bawah kebanyakan orang hanya bermimpi tentang.
hari ini semua yang Anda butuhkan untuk tumbuh MLM Anda, adalah sebuah script, telepon dan memimpin. Anda tidak perlu untuk menjalankan seluruh kota untuk pertemuan hotel, Anda tidak perlu tarik Anda up line untuk menunjukkan rencana, dan Anda pasti tidak perlu tiga cara memanggil. Semua yang dilakukan adalah posisi Anda up line atau orang lain, dan pada akhirnya Anda butuhkan untuk menjadi ahli di bisnis Anda, Anda tidak ingin garis bawah Anda akan orang lain, karena Anda adalah ahli. Ini tidak membantu Anda untuk memiliki bawah pertumbuhan line; Anda hanya tumbuh orang lain di telepon.
Singkatnya apa yang saya coba untuk mengatakan secara singkat adalah dua hal; satu: jika Anda ingin tumbuh sebuah MLM Anda ingin tumbuh MLM Anda, Anda harus menjadi ahli. Dua: jika Anda ingin tumbuh MLM dan memilikinya tinggal MLM besar Anda harus bertanggung jawab untuk itu.
Result togel, Situs Togel Online, togel hongkong, togel singapura, togel sydney
Uncategorized
prev next
No comments yet
leave a comment Cancel reply
*
comment
*
name
*
e-mail
Recent Posts
Memulai Poker Online Situs Judi Online Terpercaya
Kiat Taruhan Terbaik untuk Membantu Anda Menghasilkan Uang dalam Taruhan Olahraga
Taruhan Sepak Bola – Olahraga Favorit Amerika
Poker – Ledakan Popularitas
Setoran Minimum Redkings Poker – Mengapa Ruang Poker Ini Cocok Untuk Anda
Archives
October 2020
September 2020
August 2020
July 2020
June 2020
May 2020
April 2020
March 2020
February 2020
January 2020
December 2019
November 2019
October 2019
September 2019
August 2019
July 2019
June 2019
May 2019
April 2019
March 2019
February 2019
January 2019
December 2018
November 2018
October 2018
September 2018
August 2018
July 2018
June 2018
May 2018
April 2018
March 2018
February 2018
Latest News
Agen Bola Deposit Teraman
BandarQ Deposit Murah
http://161.117.41.106
pakarqq memberikan kemudahan saat bermain dan memberikan win rate sebesar 90% sehingga mudah untuk memenangkan permainan.
SLOT95 adalah situs khusus Judi slot online dengan industri permainan taruhan online yang paling populer dan terkenal.
Dvorista Merupakan Situs poker online terbaik di Indonesia yang selalu hadir 24 jam nonstop kepada seluruh member.
situs judi online resmi QQRUSH merupakan agen judi slot resmi uang asli indonesia yang memiliki teknologi modern.
Mpo555 menjadi Agen Judi Slot Online yang sangat responsif dalam bidang pelayanan untuk para pemain Judi Slot.
Situs Slot Online Terpercaya MPOGOAL menyediakan banyak permainan judi online yang bisa anda coba mainkan.
Dragonpoker88 merupakan Situs Bandarq juga Agen PokerQQ terpercaya di kalangan masyarakat pecinta judi QQ Online.
MPO100 adalah Agen slot online resmi serta paling baik yang menyediakan pelayanan daftar slot online terpercaya.
MPO500 adalah situs judi slot online terpercaya menyediakan tempat atau wadah terbaik bagi pecinta judi dalam melakukan taruhan.
QQLucky8 Agen Judi Online yang dilengkapi dengan Sertifikat atau Lisensi Resmi dari Badan Legalitas PAGCOR Filipina Manila, Sebagai Agen Judi Terbesar di Indonesia.
MPO868 merupakan tempat untuk bermain judi online terpercaya . Ikuti program referral dan daftarkan rekan Anda menggunakan kode referral untuk raih bonus hingga 20%.


content:
Bandar Judi Online Terbaik Terpercaya Deposit Pulsa Termurah Promo Bonus Terbesar Layanan Aktif 24 Jam Bermain Taruhan Bola, Live Casino, IDN Poker, Mesin Slot
Home
Daftar
Hubungi Kami
Livechat
Toggle Main Menu
Menu
Agen Resmi Daftar Game Slot Situs Joker123 Via Apk Android
by adminPosted on September 9, 2020 September 9, 2020
Agen Resmi Daftar Game Slot Situs Joker123 Via Apk Android – Dragon99bet merupakan salah satu jenis taruhan yang banyak diminati karena keuntungan yang bisa anda dapatkan dan mainkan dengan mudah di setiap taruhan. Jadi dengan begitu anda bisa mendapatkan kemenangan terbaik pada saat memainkan jenis taruhan Situs joker123 Via Apk yang begitu mudah bagi kita akses dan dapatkan kemenangan di setiap saat ketika memainkannya.
Jadi dengan begitu segala keuntungan yang bisa anda dapatkan semakin maksimal dan memberikan keuntungan terbaik di lengkapnya taruhan yang telah diminati banyak bettor Indonesia. Jadi dengan begitu anda akan lebih mudah untuk meraih kemenangan terbaik di setiap taruhan yang tentunya dapat anda mainkan dengan menggunakan modal kecil di setiap taruhan yang telah kami sediakan.
Agen Resmi Daftar Game Slot Situs Joker123 Via Apk Android
Dengan bermain dan mengikuti panduan dari artikel untuk Daftar Game Slot Via Apk Android ini maka anda bisa mendapatkan kemenangan terbaik dan juga meraih keuntungan terbaik. Dengan bermain pada jenis taruhan Game Slot Via Apk Android yang sangat menyenangkan untuk dimainkan dan membuat banyak kemenangan terbaik.
Untuk permainan dalam Game Slot Via Apk ini tentunya akan sangat menyenangkan dan juga menarik untuk dimainkan dengan mengikuti panduan pada Daftar Game Slot Joker123 yang banyak diminati. Jadi dengan begitu anda bisa mendapatkan kemenangan terbaik di setiap taruhan yang ada dalam satu ID games ketika bermain di berbagai jenis taruhan online.
Maka di saat bermain pada Agen Situs Joker123 ini anda dapat bermain dan meraih banyak kemenangan di setiap taruhan yang telah diminati. Jadi dengan begitu anda dapat menangkan banyak keuntungan dengan bermain menggunakan Apk Joker123 yang saat ini sedang ramai di perbincangkan dan juga memberikan peluang kemenangan terbaik di setiap saat.
Jadi dengan begitu anda bisa mendapatkan berbagai keuntungan yang tentunya sangat menyenangkan jika dapat dimenangkan dengan waktu singkat di setiap taruhan bersama Dragon99bet. Tentunya akan sangat menyenangkan jika anda dapat bermain dan mencoba peruntungan disetiap taruhan Situs Agen Joker123 Android yang saat ini banyak dimainkan.
Dengan mengikuti panduan dari Dragon99bet tentunya akan sangat menyenangkan dan juga menarik untuk dimainkan dan memberikan keuntungan terbaik pada Agen Game Slot Via Apk Android. Jadi dengan begitu anda bisa mendapatkan kemenangan yang sangat seru untuk dimainkan dan menjadikan setiap taruhan yang kami sediakan ini sebagai modal dan lahan anda mendapatkan kemenangan lebih mudah dan baik. Baca juga : Website Resmi Joker123 Daftar Game Slot Online Terpercaya
Tentunya akan sangat menyenangkan dan juga menarik untuk dimainkan dan membuat keuntungan tersendiri di setiap taruhan yang tentunya akan sangat menyenangkan. Jadi dengan bermain pada Agen Joker123 Game Slot ini maka akan mempermudah anda bermain dan meraih keuntungan di setiap taruhan yang saat ini sedang maraknya untuk dimainkan dan memberikan keuntungan terbaik.
Dengan begitu anda dapat menggunakan panduan yang kami sediakan ini sebagai awal dalam mendapatkan kemenangan terbaik dan jadikan taruhan yang tentunya akan sangat menyenangkan untuk dimainkan. Sehingga dengan bermain pada jenis taruhan terbaik ini maka anda dapat meraih keuntungan terbaik di berbagai jenis taruhan yang saat ini di populerkan bettor Indonesia dan juga mudahnya Daftar Game Slot Resmi semakin mempermudah anda mendapatkan kemenangan.
Baca Juga : Agen Situs Sbobet Baccarat Online Resmi Depo 25Rb Via Hp
Tentunya dengan bermain pada salah satu fitur menggunakan Apk Game Slot Joker123 yang tentunya akan sangat menyenangkan. Jadi dengan begitu anda dapat memainkannya dan membuat keuntungan terbaik di setiap taruhan yang telah disediakan dalam Agen Situs Joker123. Jadi dengan begitu anda bsia mendapatkan kemenangan terbaik dan juga membuat keuntungan yang cukup menarik dan juga menguntungkan jika dimainkan dengan benar.
Untuk dimainkan dengan benar dan juga mendapatkan ID games maka anda bisa mengikuti panduan yang terdapat dalam Situs Game Slot Joker123 Resmi yang banyak diminati. Jadi dengan begitu anda bisa mendapatkan kemenangan terbaik dengan mudah dan juga meriah keuntungan dengan modal kecil di setiap taruhan yang akan kita sediakan untuk mempermudah anda bermain dan mendapatkan kemenangan.
Tentunya akan sangat menyenangkan dan juga tentunya akan sangat seru dimainkan dan jika anda bisa bermain pada jenis taruhan yang saat ini sedangn marak dimainkan dengan Agen Casino Online Terbesar. Jadi dengan bergabung di temoat yang tepat maka kan mempermudah anda dimainkan dan jadikan taruhan yang telah di sediakan ini sebagai awal mendapatkan kemenangan setiap saaat.
Jadi dengan begitu adna bisa marih banyak kemenangan dengan mudah pada saat anda sudah berhasil Daftar Game Slot bermain menggunakan modal kecil dari agen SBOBET. jadi dengan begitu kemenangan yang anda idamkan tersebut tentunya sangat mudah di mainkan dan menjadikan setiap taruhan yang kami sediakan ini sebagai awal dalam mendapatkan kemenangan .
pada saat sudah bershil dengan Daftar Game Slot Joker123 ini sebagai awal dalam meraih banyak keuntungan dan juga membuatkemudahan dalam memainkannya Untuk taruhan yang di sediakan Dragon99bet dengan begitu akan membuat banayak kemenangan terbaik. Itu dalam SItus Sbpbet Resmi ini maka akan menemukan berbagai jenis taruhan lebih mudah.
Skeian artikel ini kita akhiri mengenai Situs Joker123 Via Apk Android yang dapat anda mainkan dengan mudah di lengkapnya jenis taruhan yang telah kami sediakan. Untuk ifnormasi lebih lanjut apat menghubungi via live chat, seklamat bermain dan selamat bergabung di berbagai jenis taruhan terbaik.
Minimal Deposit Dragon99bet Rp 25.000,-
PENDAFTARAN Produk Dragon99bet
Casino Sbobet 338A, ION Casino, Joker123, Maxbet, Oriental Casino
Sportbook Sbobet, 368BET, Maxbet, BlueBet
Bola Tangkas TangkasNet, Tangkas 88
Poker Domino Poker369, QQ Domino Dan Ceme
Togel Klik 4D
Raih BONUS hingga PULUHAN JUTA Rupiah.
Suport Bank BCA, BNI, BRI, MANDIRI, DANAMON & CIMB NIAGA
Bonus
New Member 20% Bonus
Setiap Deposit 5%* Bonus Mingguan
Cashback Dan Rollingan
Posted in Agen Casino OnlineTagged Agen Situs Joker123, Apk Joker123, Daftar Game Slot, Daftar Game Slot Resmi, Daftar Game Slot Via Apk Android, Situs Agen Joker123 Android, Situs joker123 Via Apk

warc-identified-content-language: ind


content:
Dunia penyedia percetakan kaos bisa jadi menakutkan bagi perusahaan percetakan kaos pertama kali. Alasannya demikian adalah karena sepertinya Anda memiliki banyak orang yang berjalan-jalan dalam lingkaran dan tidak ada yang perlu diperiksa, kecuali kanvas kosong.
Proses desain sedang berlangsung, Anda mencetak produk akhir, semuanya sudah selesai dan Anda juga tidak tahu ke mana harus pergi atau apa yang harus dilakukan dengannya. Jadi apa yang kamu lakukan?
1 pilihan adalah memulai dari awal, dan hanya mengambil karya seni Anda dan mulai dari awal di perusahaan percetakan t shirt, untuk menentukan apa yang harus dilakukan. Pilihan lainnya adalah meminta desainer grafis untuk datang dan mendesain kaos sablon. Ini dapat dicapai dan kemudian hal terakhir yang perlu Anda ketahui adalah harga.
Persiapkan dahulu desain nya sebelum mencetak
Masalah dengan opsi ini adalah, Anda hanya akan memiliki satu desain dan Anda harus melakukan semua pekerjaan desain lagi. Anda mungkin tidak ingin melakukannya, tetapi jika Anda terburu-buru, Anda mungkin ingin menyelesaikannya.
Anda dapat memulai dengan mencari web untuk bisnis percetakan kaos. Ada banyak sekali dari ini, tetapi beberapa dari mereka akan menawarkan banyak hal untuk jumlah yang mereka kenakan kepada Anda.
Coba lihat desain yang mereka berikan orisinal. Apakah ini tata letak yang sangat berbeda? Apakah itu sesuatu yang menurut Anda dapat menarik perhatian pasar sasaran Anda?
Setelah Anda mengetahuinya, Anda harus mencari tempat untuk mencetaknya, atau mempekerjakan seseorang untuk membuat desain untuk Anda. Ini akan membebani Anda sedikit uang, tetapi Anda akan membuat kaos Anda dibuat lebih cepat dan tata letaknya dilakukan tanpa biaya.
Jika Anda berubah pikiran tentang ide ini, maka Anda harus mempertimbangkan untuk menyewa seorang desainer grafis untuk membuat desain kaos untuk Anda. Dengan cara ini, Anda dapat bekerja di rumah dan tetap mendapatkan hasil yang bagus dengan harga yang nyaman.
T Shirt adalah salah satu bahan yang paling banyak digunakan orang setiap hari. Mereka juga merupakan alat periklanan dan pemasaran yang hebat. Jika Anda melakukan studi tentang bisnis percetakan kaos, Anda akan menemukan ada banyak pilihan. Anda bisa mendapatkan kaos untuk acara-acara tertentu, acara-acara khusus, dan bahkan untuk keperluan promosi.
Jika Anda menginginkan desain yang bagus, Anda dapat menemukan banyak situs web yang akan mendesainnya untuk Anda. Pastikan Anda melakukan riset, karena beberapa dari mereka akan menggunakan desain gratis yang mereka miliki.
Semua ini seringkali tidak dirancang untuk berfungsi sebagai kaos yang bagus. Mereka biasanya hanya membuang-buang waktu, kecuali jika Anda benar-benar menyukai kaos yang Anda cari.
Saat mencari perusahaan percetakan kaos yang fantastis, cobalah mencari bisnis yang menawarkan kaos untuk alasan promosi. Dengan cara ini, Anda mendapatkan kaos berkualitas yang akan sangat layak dipakai, yang bisa Anda pakai secara teratur.
Jangan puas dengan desain kaos pertama yang Anda kunjungi. Sebagai gantinya, cari perusahaan percetakan kaos terkemuka yang menawarkan beragam tata letak yang sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda.
Setelah Anda menemukannya, Anda harus memilih desain apa yang ingin Anda gunakan. Perusahaan teratas akan menyediakan Anda baik secara online maupun di toko. Cari perusahaan dengan pilihan desain fantastis yang sesuai dengan yang Anda cari.
Sebagian besar waktu, perusahaan yang berbeda memiliki tata letak yang sesuai dengan kebutuhan Anda dengan sempurna. Tetapi jika Anda memiliki gaya yang sangat spesifik, Anda mungkin ingin memilih perusahaan yang tidak menyediakan banyak pilihan. Misalnya, jika Anda tidak terlalu peduli dengan warna-warna berani dan ingin kaos terlihat menonjol, Anda bisa mulai mencari desain yang lebih besar dan lebih bersahaja.
Selain itu, ingatlah mana Anda selalu dapat mengirimkan desain Anda ke lebih dari satu bisnis, sehingga Anda dapat melihat bisnis mana yang paling Anda sukai. Dan mana yang tidak.


content:
Yeah… Suzuki GSX R150 memang sudah memiliki garis desain body yang sangat racy… Bahkan tidak sedikit yang menyebutkan kalau Suzuki GSX R150 ini memiliki desain yang sagat mirip dengan motor yang digunakan di Moto3… Demi lebih memuaskan pada pemilik Suzuki GSX R150 yang menginginkan tampilan motornya lebih racy lagi, Suzuki Indomobil Motor pun menghadirkan aksesoris resmi untuk jagoannya tersebut… Part OEM (Original Equipment Manufacturer) untuk Suzuki GSX R150 da GSX S150 tersebut diberi nama dengan SARP (Suzuki Authorized Replacement Part) Cobra Series…
Aksesoris resmi untuk Suzuki GSX R150 memang cukup banyak, tercatat ada enam aksesoris resmi yang bisa dipasankan pada GSX R150 tanpa khawatir garansi akan hangus… Dan ketika sudah dipasang memang mendongkrak penampilan dari Suzuki GSX R150 sendiri… Seperti beberapa foto yang diuplaod oleh PT Cahaya Surya Bali Indah (Suzuki Kuta) pada halaman Facebooknya…
Sebuah Suzuki GSX R150 berwarna biru khas livery MotoGP dengan full aksesoris resmi dari SARP Cobra Series… Terlihat sangat racy dan padet banget mulai dari depan hingga belakang aura balapnya begitu kental… Bahkan Suzuki Kuta juga menggunakan single seater untuk menambah sisi racy dari motor tersebut… Selain itu Suzuki Kuta juga memperhatikan hal hal kecil termasuk list stiker pada velg yang meskipun minimalis tetapi juga menambah kegantengan motor… Baca juga: Modifikasi Racing Suzuki GSX R150…
Dengan hadirnya aksesoris SARP CObra Series memang sangat memanjakan para owner Suzuki GSX R150 untuk bisa sedikit merubah penampilan motornya menjadi lebih lain dari pada yang lain… Berikut daftar aksesoris resmi SARP Cobra Series untuk Suzuki GSX R150…
Triple Clamp Assy… Secara fungsional, penggunaan triple clamp racing ini juga meningkatkan keleluasaan dalam memilih sudut handle bar/stang… Para pemilik bisa lebih leluasa menentukan sudut stang antara 30 derajat sampai 60 derajat… Untuk harganya sendiri tripel clamp assy ini dijual dengan Rp 1.030.000…
Hand Guard Assy… Penggunaan hand guard dengan bentuk ala hand guard motor di MotoGP tersebut memang cukup ngetren belakangan ini… Harga dari hand guard sendiri adalah Rp 550.000…
Brake & Clutch Lever… Tuas rem kustom ini bisa membuat pengguna lebih leluasa untuk melakukan penyetelan kerenggangan… Harga dari satu paket tuas rem dan kopling adalah Rp 1.400.000…
Chain Guard… Pelindung rantai dari SARP ini juga menggunakan bahan Duralium yang cukup berkelas… Untuk harga dari chain guard sendiri dibandrol Rp 750.000…
Full System Exhaust… Knalpot custom full system yang terdiri dari tiga bagian yakni muffler, pipa tengah, dan leher knalpot… Menggunakan bahan stainless steel dan juga sudah termasuk dengan lubang O2 sensor di ujung knalpot… Untuk harganya sendiri knalpot full system SARP ini dijual dengan harga Rp1.500.000…
Footstep Assy… Suzuki pun menghadirkan footstep dengan bahan dasar duralium dengan finishing yang rapi ala CNC… Dengan posisi penyetelan yang lebih leluasa, penggunaan footstep dari SARP ini bisa menambah tingkat kemiringan saat rebah ke kanan sebesar 10 derajat dan kekiri sebesar 3 derajat… Untuk harganya sendiri footstpe satu set dibandrol dengan Rp. 1.400.000…
Modifikasi Suzuki GSX R150 Full Aksesoris SARP…
Menariknya adalah Suzuki GSX R150 di atas juga menggunakan suspensi “Up Side Down” alias USD pada bagian depan… Penggunaan suspensi USD ini ternyata memang membuat penampilan motor semakin mantap… Apalagi warna yang digunakan pun seperti suspensi USD pada motor motor balap yakni emas yang sangat eyecatching… Hasta mañana…


content:
Halosis.co.id, Jakarta – Nama Ciputra bukanlah nama yang asing lagi, dikenal memiliki dua perusahaan property besar bernama Ciputra Surya dan Ciputra Development dengan proyek yang berada di 33 kota di Indonesia. Tapi bukan hanya kesuksesannya saja, kisah perjalanan hidupnya yang dimulai dari nol juga menambah bumbu popularitasnya.
Forbes telah menempatkan Ciputra di urutan ke-11 sebagai orang terkaya di Indonesia, dengan total kekayaan sebesar 1,43 miliar dollar AS.
Selain berbisnis, arsitek ini juga aktif menulis buku, melakukan kegiatan filantropi dan berbagi wawasan dan ilmu sebagai pengusaha. Sebagai pengusaha, ayah dari empat anak ini memiliki prinsip yang disebut Entrepreneurs Ciputra Way.
Selain bisnis, arsitek ini juga aktif membuat buku, melakukan filantropi dan menyebarkan virus untuk menjadi pengusaha. Untuk menjadi pengusaha, ayah empat anak ini punya 12 Prinsip, Entrepeneurs Ciputra Way. Berikut prinsip-prinsipnya.
Integritas, profesionalisme, dan entrepreneurship
Seorang pengusaha harus memliki impian emas, yaitu titik temu antara mungkin dan tidak mungkin
Keinginan, dorongan disiplin, dan kegigihan
Memiliki pola pikir sebagai pengusaha
Kemampuan untuk melihat pengusaha bukan hanya sebagai bisnis
Menolong diri sendiri dan memaksimalkan hidup
Menciptakan peluang, bukan hanya sekedar mencari peluang
Memadukan ragam inovasi agar pelanggan mau datang kembali
Terus-menerus berinovasi
Waspada terhadap peluang
Memiliki visi dan misi, dan ma uterus menggali dan menemukan hal baru
Berkeinginan membuat bangsa yang mau berwirausaha dan selalu melakukan inovasi
Ciputra sendiri tidak hanya bicara saja namun terus menerapkan prinsipnya, seperti contohnya Ciputra sangat terkenal sebagai penderma, sekarang ini saja ia telah memiliki 10 yayasan.
Faktor lain yang dapat membentuk mentalitas menjadi pengusaha juga disebutkan oleh Ciputra, yaitu orang tua, lingkungan, dan pendidikan. Meski tidak memiliki pendidikan bisnis, pria kelahiran Sulawesi Tengah ini menyebutkan ayahnya merupakan sosok yang mendidiknya menjadi pengusaha. Sebagai anak pengusaha, Ciputra lahir dan besar di ruko tempat ayahnya berdagang. Dari kecil, ia telah akrab dengan barang dagangan seperti gula, garam, dan telur.
“Pengusaha bukan bakat, itu ilmu kehidupan. Ilmu agar bisa tetap bertahan,” – Ciputra
Related posts:
Rahasia Sukses Jual Beli Online 5 Rahasia Sukses di Usia Muda 6 Mentalitas Penting untuk Menjadi Pengusaha Sukses Sukses Jualan Tas Online Meski Sempat Tak Direstui Kisah Sukses Jason Lamuda, Pendiri BerryBenka.com
Tagged bisnis, indonesia, pengusaha, wirausaha
Post navigation
Tarif Endorse di Instagram
Cara Menjual LEBIH BANYAK Melalui Kemasan (Packaging)
Leave a Reply Cancel reply
You must be logged in to post a comment.
Halosis Categories
Halosis Categories Select Category Entrepreneurship Halosis Tutorial Inspirasi News Recommended Shops SosMed Tips Bisnis Uncategorized