content:
Kebanyakan orang tidak begitu paham mengenai cara menjaga dirinya tetap sehat dan bugar. Padahal hidup sehat tanpa stress menjadi kunci utama agar Anda menjadi panjang umur dan awet muda. Menjalani pola hidup sehat sebenarnya tidak susah dan bisa Anda terapkan dengan mudah setiap harinya. Untuk memulai hidup sehat maka Anda perlu memastikan berbagai kebiasaan yang dilakukan, meskipun hanya kebiasaan kecil sehari-hari. Lebih jelasnya, berikut akan diulas beberapa tips hidup sehat alami yang bisa Anda jadikan referensi terbaik, yaitu:
Bijak Dalam Memilih Makanan
Apa yang Anda makan pasti akan mempengaruhi tubuh dalam bekerja. Oleh sebab itu, penting bagi Anda untuk senantiasa memperhatikan makanan yang Anda konsumsi setiap harinya. Perlu diingat, saat Anda memilih makanan pastikan dalam piring tersebut sudah memenuhi prinsip gizi yang seimbang dan mencangkup berbagai asupan baik untuk tubuh seperti, protein, serat serta lemak baik. Untuk memperoleh aspuran tubuh yang baik, tidak hanya harus mengkonsumsi nasi secara terus menerus, namun Anda juga bisa mengganti makanan pokok tersebut dengan ubi, jagung hingga kentang.
Selain itu, Anda juga harus memperhatikan porsi makan, jangan sampai terlalu berlebihan karena dapat meningkatkan risiko obesitas dan mudah terserang berbagai penyakit kronis. Ada baiknya Anda mengolah makanan dengan cara direbus, ditumis ataupun dikukus. Hindari mengolah makanan dengan cara digoreng, sebab makanan yang mengandung banyak minyak tidak baik untuk kesehatan tubuh.
Perbanyak Konsumsi Air Putih
Perlu Anda ketahui sekitar 60 persen dari komposisi tubuh ialah diisi dengan cairan berupa air. Meskipun begitu, cairan dalam tubuh ini akan terus berkurang melalui urin, nafas serta keringat yang Anda keluarkan. Oleh sebab itulah, jika Anda ingin memulai hidup sehat maka sebaiknya memastikan terlebih dahulu jika kebutuhan cairan tubuh Anda sudah terpenuhi dengan sempurna. Dengan memastikan asupan cairan dalam tubuh terpenuhi dengan baik maka hal tersebut dapat mencegah tubuh dehidrasi. Selain itu, Anda juga harus mengurangi minuman bersoda karena minuman bersoda dapat menjadi salah satu faktor penyebab kegemukan.
Keseimbangan Waktu Istirahat
Tips hidup sehat alami selanjutnya ialah dengan cara mengatur waktu istirahat yang seimbang. Pada dasarnya, tubuh memang dianjurkan untuk beristirahat yang cukup. Hal ini penting dilakukan agar tubuh tetap bisa sehat dan bugar sepanjang hari. Nah, untuk membagi waktu beraktivitas agar seimbang dengan waktu istirahat, maka Anda bisa mengatur sendiri waktu yang biasanya Anda gunakan untuk bekerja dan juga tidur. Dengan begitu, Anda Anda tidak hanya bisa memperoleh waktu istrihat yang cukup, namun juga bisa bekerja lebih maksimal.
Mengelola Stress Dan Membiasakan Berpikir Positif
Stress merupakan salah satu permasalahan yang tidak terhindarkan. Meskipun begitu, Anda bisa mencoba mengatasi stres dengan merencanakan beberapa hal agar beban pikiran bisa terabaikan. Beberapa hal yang bisa Anda lakukan untuk mengelola stress ialah seperti yoga atau meditasi, meluangkan waktu untuk relaks serta mengerjakan sesuatu yang memang menjadi hobi Anda. Perlu Anda ketahui, seluruh kegiatan ataupun aktivitas akan dikoordinasi melalui otak sebelum dikerjakan oleh bagian tubuh tertentu. Oleh sebab itu, berpikir positif tentunya menjadi salah satu cara untuk menghindari stress dan meningkatkan rasa percaya diri Anda.
Kurangi Konsumsi Gula Berlebihan
Apakah Anda penyuka makanan manis atau dessert? Es krim, brownies, cupcake hingga permen memang menjadi makanan yang sangat menggoda lidah. Meskipun begitu, jika Anda ingin memulai hidup sehat alami maka sebaiknya Anda mengurangi berbagai makanan yang mengandung pemanis tersebut. Hal ini sangat penting dipertimbangkan, sebab asupan gula yang terlalu banyak dapat menjadi pemicu Anda terserang penyakit diabetes. Tips hidup sehat alami ini bisa Anda mulai secara perlahan-lahan.
Jika dulunya Anda minum teh atau kopi dengan campuran dua sendok gula, maka kini Anda bisa mencoba dengan hanya satu sendok gula saja. Selain itu, Anda juga harus secara perlahan-lahan mengurangi kebiasaan minum alkohol dan merokok. Sebab kebiasaan buruk tersebut tidak baik untuk kesehatan tubuh, karena dapat meningkatkan risiko terserang penyakit berbahaya.
LABEL
alami
hidup
sehat
tips
Facebook
Twitter
Pinterest
WhatsApp
Hidup Sehat
https://hidupsehat.info
BERITA TERKAITDARI PENULIS
11 Ciri Keluarga Sehat ini Apakah Sudah Terdapat Dikeluargamu?
Tak Perlu Cemas, Ini Cara Mengatasi Keputihan Yang Aman
Gejala dan Penyebab Sakit Pinggang
Tinggalkan Balasan	Batalkan balasan
- Advertisement -
591FansSuka
23PengikutMengikuti
Baca Juga
Gejala Penyakit Coronavirus (Covid-19) Kelelahan
Hidup Sehat - 5 Mei 2021 0
Jelaskan 4 Gejala Penyakit Skorbut
Hidup Sehat - 5 Mei 2021 0
Gejala Penyakit White Spot
Hidup Sehat - 5 Mei 2021 0
Gejala Penyakit Usus 12 Jari
Hidup Sehat - 4 Mei 2021 0
TENTANG KITA
Hidupsehat.info adalah wadah untuk berbagi informasi dan tips untuk hidup sehat, informasi dan tips makanan sehat, informasi dan tips serta pencegahan penyakit.
Disclaimer - Semua konten di hidupsehat.info hanya bertujuan untuk informasi kesehatan yang bersumber dari ahli dan literatur medis. Segera dan hanya konsultasikan penyakit Anda ke dokter untuk mendapatkan diagnosis dan tindakan medis yang tepat.

label: ms


content: Biro DKIV merupakan biro yang memiliki fokus dalam mendokumentasikan dan menginformasikan seluruh kegiatan Himasilkan. Biro DKIV juga memiliki tugas untuk membuat sosial media Himasilkan lebih menarik dan lebih kreatif.

warc-type: conversion

content-type: text/plain

warc-identified-content-language: ind,eng

label: id


content: Kami mengingatkan Anda bahwa semua laporan harus dilengkapi dengan benar dan melibatkan tanggung jawab Anda jika terjadi penggunaan yang tidak tepat. Laporan yang tidak lengkap tidak akan diproses.

warc-identified-content-language: ind,bul


content:
Pernyataan misi Anda adalah salah satu komunikasi terpenting yang akan Anda tulis untuk organisasi nonprofit Anda. Ini memberi tahu orang-orang yang tidak terbiasa dengan organisasi Anda apa sebenarnya Anda hanya dalam beberapa kalimat. Membuat pernyataan misi Anda luar biasa sangat penting, karena Anda akan menggunakannya dalam proposal pendanaan, materi promosi, dan dalam hubungan masyarakat organisasi Anda. Karena pernyataan misi sangat penting, jangan terburu-buru menulisnya. Luangkan waktu Anda untuk mengembangkannya sehingga Anda akan memiliki pernyataan yang secara jelas mewakili organisasi Anda.
1
Diskusikan dengan dewan direksi Anda untuk mengembangkan daftar apa yang ingin Anda capai dengan organisasi nonprofit Anda. Diskusikan tujuan mana yang serupa dan dapat digabungkan menjadi satu tujuan luas, karena pernyataan misi Anda harus dengan jelas mengkomunikasikan tujuan utama organisasi Anda.
2
Gunakan kata-kata tindakan untuk memberi dampak paling besar pada pernyataan misi Anda. Misalnya, pernyataan misi yang mencakup kata-kata "memberi makan, pakaian, dan memberdayakan para tunawisma" memiliki bobot yang jauh lebih besar daripada pernyataan yang menyatakan bahwa organisasi Anda akan "memenuhi kebutuhan para tunawisma secara fisik dan emosional".
3
Buatlah pernyataan misi Anda menjawab pertanyaan. Misalnya, pernyataan misi pada publikasi artikel ini untuk Doctors Without Borders berbunyi sebagai berikut: "Doctors Without Borders / Medecins Sans Frontieres (MSF) adalah organisasi kemanusiaan medis internasional independen yang memberikan bantuan darurat kepada orang-orang yang terkena dampak konflik bersenjata, epidemi, bencana alam atau buatan manusia, atau pengucilan dari perawatan kesehatan di lebih dari 70 negara. " Organisasi dengan jelas menyatakan siapa itu, siapa yang dilayaninya dan di mana, apa yang dilakukannya dan mengapa (kemanusiaan).
4
Gunakan kata-kata yang membuat pernyataan misi Anda dapat diukur. Pemangku kepentingan ingin melihat bahwa organisasi Anda mencapai persis seperti yang Anda katakan. Jika Doctors Without Borders memiliki pernyataan yang mengatakan "membantu orang yang terkena dampak," daripada "memberikan bantuan darurat kepada orang yang terkena dampak," akan jauh lebih sulit untuk mengevaluasi apakah organisasi ini mencapai tujuannya.
5
Tinjau pernyataan misi Anda dan pastikan pernyataan itu sesuai dengan definisi tujuan amal dari Internal Revenue Service, yang cukup luas. Ini diperlukan untuk mencapai status nirlaba 501 (c) (3).

warc-identified-content-language: ind


content:
Permasalahan tentang instrumen keuangan (financial instrument) diatur dalam IPSAS 15, namun IPSAS 15 ini hanya mencakup masalah penyajian dan pengungkapan saja sementara masalah pengukuran dan pengakuan belum diatur dalam IPSAS sehingga harus merujuk pada IAS 39 Financial Instrument: Recognition and Measurement.
Berkaitan dengan masalah investasi maka kedua standar ini mengatur masalah aset keuangan (financial asset) yang didefinisikan sebagai aset yang terdiri dari:
Kas.
Instrumen ekuitas yang diterbitkan entitas lain.
Hak kontraktual untuk menerima kas atau aset keuangan lainnya dari entitas lain atau untuk mempertukarkan aset keuangan atau kewajiban keuangan dengan entitas lain dengan kondisi yang berpotensi menguntungkan entitas tersebut.
Kontrak yang akan atau mungkin diselesaikan dengan menggunakan intrumen ekuitas yang diterbitkan oleh entitas dan tidak diklasifikasikan sebagai instrumen ekuitas entitas.
Beberapa contoh dari aset keuangan yang berkaitan dengan investasi antara lain investasi dalam saham atau instrumen ekuitas lainnya, pinjaman ke entitas lainnya, investasi dalam obligasi atau instrumen utang lainnya, dll.
Sesuai dengan IAS 39 maka aset keuangan dibagi menjadi 4 kategori sebagai berikut:
Aset keuangan pada nilai wajar melalui laba rugi (Financial assets at fair value through profit or loss/FVTPL).
Investasi yang ditahan sampai jatuh tempo (Held-to-maturity investments/HTM).
Pinjaman dan Piutang (Loans and receivables/L&R).
Aset keuangan yang tersedia untuk dijual (Available-for-sale financial assets /AFS).
FVTPL dapat termasuk aset keuangan yang dipegang untuk tujuan diperdagangkan (trading) atau memang memilih untuk dimasukkan pada kategori ini. Aset keuangan dimasukkan dalam kategori dengan tujuan untuk diperdagangkan jika entitas memiliki tujuan untuk menjual atau membeli kembali dalam jangka waktu dekat. Apabila entitas memang memilik untuk dimasukkan dalam kategori ini maka disebut dengan fair value option.
Kategori kedua, HTM, mencakup aset keuangan dengan pembayaran yang tetap dan tertentu serta ada jangka waktu jatuh tempo dimana entitas memiliki keinginan positif dan kemampuan untuk memegangnya sampai dengan jatuh tempo. Aset keuangan ini mencakup investasi dalam obligasi dan instrumen utang lainnya dimana entitas tidak akan menjualnya sebelum masa jatuh tempo.
Kategori ketiga, L&R, termasuk aset keuangan dengan pembayaran yang telah ditentukan waktunya serta tetap yang tidak memiliki nilai pada pasar aktif. Termasuk di dalam kategori ini adalah piutang, wesel tagih, pinjaman dll.
Kategori keempat, AFS, termasuk aset keuangan yang tidak termasuk dalam ketiga kategori tersebut di atas atau entitas yang memilih untuk mengklasifikasikan asetnya ke dalam golongan ini.
Pengakuan
Entitas harus mengakui aset keuangan ketika entitas tersebut menjadi bagian dalam provisi kontrak dari instrumen keuangan tersebut. Hal ini berarti bahwa entitas mengakui semua hak kontraktual yang menimbulkan aset keuangan dalam neracanya. Transaksi yang direncanakan terjadi di masa datang meskipun dalam kemungkinan yang sangat besar tidak dapat dicatat sebagai aset keuangan karena entitas tersebut belum diakui sebagai bagian dari kontrak.
Penghapusan
Sesuai IAS 39 penghapusan aset keuangan dilakukan jika salah satu dari kriteria berikut terpenuhi:
Hak kontraktual atas arus kas dari aset keuangan telah kadaluarsa, atau
Aset keuangan telah dialihkan (dijual) dan pengalihannya pengalihan tersebut memenuhi kriteria penghapusan yang didasarkan pada evaluasi pengalihan resiko pengalihan dan imbalan dari kepemilikan atas aset keuangan.
Kriteria pertama di atas mudah untuk dilihat misalnya karena konsumen telah membayar atau menggunakan opsinya, dll. Namun kriteria kedua lebih rumit karena harus dilakukan penilaian atas pengalihan resiko dan imbalan (risk and reward) atas kepemilikan aset. Apabila entitas secara substansial telah mengalihkan semua resiko dan imbalan kepemilikan maka entitas akan melakukan penghapusan atas aset keuangan perusahaan.
Pengukuran
Pengukuran awal (initial measurement)
Ketika aset keuangan diakui dalam neraca maka harus dicatat pertama kali dengan nilai wajarnya. Nilai wajar merupakan harga transaksi actual atau yang diestimasi pada saat berlangsungnya transaksi antara pihak-pihak yang tidak memiliki hubungan istimewa yang memiliki pengetahuan yang cukup atas aset keuangan yang diukur.
Pengukuran selanjutnya (subsequent measurement)
Pengukuran selanjutnya dari aset keuangan menggunakan salah satu di antara tiga metode yaitu metode biaya (cost), biaya teramortisasi (amortized cost) dan nilai wajar (fair value).
Subsequent measurement menggunakan metode cost ketika suatu instrumen tidak dapat diukur pada nilai wajarnya sehingga laba rugi yang belum terealisasi tidak akan dicatat/diakui namun laba/rugi akan diakui ketika investasi dalam kategori ini dijual atau dihapus.
Subsequent measurement menggunakan metode amortized cost untuk mendapatkan tingkat bunga yang konstan selama masa manfaat aset. Aset keuangan yang diukur dengan cara ini adalah HTM dan L&R. Apabila HTM dan L&R dijual maka keuntungan dan kerugian yang terealisasi akan dicatat dalam laporan laba rugi. Metode amortisasi yang digunakan dalam metode ini adalah effective interest rate method.
Subsequent measurement menggunakan metode fair value untuk aset keuangan kategori FVTPL dan AFS. Investasi yang termasuk dalam kategori ini termasuk investasi dalam instrumen utang dan ekuitas. Pengukuran dengan fair value tidak dapat dilakukan ketika instrumen ekuitas tidak memiliki nilai pada pasar aktif dan tidak dapat diukur secara andal pada nilai wajarnya. Untuk kategori FVTPL semua perubahan dalam nilai wajarnya dilaporkan dalam laporan laba rugi namun untuk kategori AFS semua perubahannya dilaporkan sebagai komponen yang terpisah dari ekuitas sampai terealisasi dimana ketika realisasi itu terjadi (melalui penjualan) maka akan dicatat dalam laporan laba rugi.
Pengungkapan
IPSAS 15 mensyaratkan pengungkapan hal-hal berikut berkaitan denga instrumen keuangan:
Pengungkapan kebijakan manajemen resiko.
Syarat, kondisi dan kebijakan akuntansi yang meliputi informasi tentang luas dan sifat dari aset keuangan termasuk syarat dan kondisi yang mungkin memengaruhi jumlah, waktu dan arus kas di masa datang serta kebijakan akuntansi dan metode yang diadopsi yang mencakup kriteria pengakuan dan pengukuran.
Resiko tingkat bunga yang meliputi informasi tentang tanggal jatuh tempo dan tingkat suku bunga efektif.
Resiko kredit yang mencakup pengungkapan eksposure resiko kredit yang meliputi jumlah yang mencerminkan eksposure resiko kredit maksimum pada tanggal pelaporan tanpa memperhitungkan nilai wajar dari jaminan dalam hal pihak lain gagal dalam memenuhi kewajibannya berkaitan dengan instrumen keuangan.
Informasi tentang nilai wajar termasuk fakta-fakta atau kondisi yang mengakibatkan ketidakmampuan untuk menentukan nilai wajar secara tepat waktu.
I Wayan Agus Eka
Share this:
Twitter
Facebook
Like this:
Like Loading...
Related
This entry was posted on June 18, 2009 at 06:41	and is filed under Accounting. Tagged: akuntansi akrual, instrumen keuangan. You can follow any responses to this entry through the RSS 2.0 feed. You can leave a response, or trackback from your own site.
Leave a Reply Cancel reply
Enter your comment here...
Fill in your details below or click an icon to log in:
Email (required) (Address never made public)
Name (required)
Website
You are commenting using your WordPress.com account.	( Log Out / Change )
You are commenting using your Google account.	( Log Out / Change )
You are commenting using your Twitter account.	( Log Out / Change )
You are commenting using your Facebook account.	( Log Out / Change )
Cancel
Connecting to %s
Notify me of new comments via email.
Notify me of new posts via email.
« Akuntansi Akrual untuk Sukuk
Kajian Jurnal Akuntansi Pemerintah Berbasis Akrual »
Blog at WordPress.com.
Privacy & Cookies: This site uses cookies. By continuing to use this website, you agree to their use.

label: en


content:
Sudah sebulan lebih Siska bersekolah di sekolah barunya. Dia sudah cukup bisa beradaptasi dengan baik, bahkan sudah mempunyai teman akrab yang selalu bersamanya setiap hari.
Suatu hari pada jam istirahat. Siska hendak pergi ke kantin bersama Sonya, teman barunya, tetapi di tengah jalan, Siska menyuruh temannya berangkat duluan karena dia hendak ke kamar kecil.
Entah kenapa saat masuk ke kamar kecil sekolah, tidak ada seorang pun di sana. Siska tidak peduli, dia langsung ke salah satu bilik dan melakukan panggilan alamnya. Setelah selesai, dia segera keluar dan mencuci tangannya. Saat dia melihat ke arah cermin di depannya, bilik yang ia gunakan tadi tiba-tiba terbuka dengan sendirinya. Siska langsung berbalik dan melihat bilik itu tertutup. Lalu dengan menoleh pelan ke arah cermin, dia menemukan bayangan bilik itu terbuka. Siska segera keluar tanpa mengeringkan tangannya.
Setelah kejadian itu, Siska bersekolah seperti biasa dan pulang. Dia memutuskan kejadian itu sebagai ilusi mata, bukan sesuatu yang berbau mistik.
Setelah makan malam, Siska merasa aneh. Dia seakan-akan harus kembali ke sekolah malam itu juga. Dan benar saja, saat dia ingin mengerjakan PR matematika yang harus di kumpulkan besok, bukunya ketinggalan.
Siska benar-benar yakin dirinya telah memasukkan buku matematikannya itu ke dalam tas, tetapi sekarang tidak ada. Dan kenapa pula dirinya merasa buku itu ada di bangkunya sekarang.
Setelah bersepeda beberapa blok, Siska sampai di depan gerbang sekolahnya. Sekolahnya tidak pernah dijaga seorang pun, karena tidak ada barang yang terlalu berharga di sana, kecuali ilmu yang pasti tidak bisa dicuri oleh maling, bahkan siswa-siswi sulit untuk mendapatkannya.
Siska membolak-balik kunci yang ia pinjam tadi dari pak Sholikin, Guru yang setiap hari bertugas mengunci sekolah dan menyalakan lampu saat malam. Guru Sholikin adalah ayah dari teman dekatnya, rumahnya paling dekat dengan sekolah, itu salah satu alasan kenapa guru itu mendapatkan kepercayaan untuk memegang kunci.
Siska segera membuka kunci gerbang karena tidak mau berlama-lama di situ. Dia sedikit lebih tenang saat melihat sekolahnya diterangi lampu-lampu, meski tidak terlalu terang seperti di siang hari, tetapi itu sudah cukup baginya.
Saat Siska sudah masuk, dia segera menutup gerbang dan berbalik. Saat itu, mendadak sekolah gelap gulita. Siska terkejut dan takut, dan segera mengeluarkan senter dari dalam jaketnya yang sudah disiapkan dari rumahnya. Lalu tiba-tiba, lampu-lampu itu menyala secara perlahan dari ujung kelas hingga berakhir di kantor guru. Siska lega dan segera berlari ke kelasnya, takut kalau lampu itu mati lagi.
Setelah tiba di depan pintu kelasnya, Siska segera mengambil kunci yang ia pinjam tadi. Setelah pintu terbuka, dia segera menuju ke bangkunya. Setengah jalan menuju bangkunya, dia berhenti karena lampu mati lagi. Sekelilinya gelap, hanya terlihat samar-samar karena cahaya bulan.
"Peduli amat!" ujar Siska dalam hati dan segera mengeluarkan senternya kembali. Dia segera menuju mejanya dan menemukan bukunya. Saat itu dia segera ingin pulang, tetapi pintu yang tidak di tutupnya tadi menghilang.
Siska benar-benar yakin sudut yang ia sorot dengan lampu senter itu adalah pintu yang baru saja ia lewati, tetapi sekarang, lewat lampu senter di tangannya, dia hanya melihat dinding putih. Siska segera menyorot sekelilingnya hingga berputar 180 derajat, tetapi yang ditemukannya hanya dinding putih tanpa pintu atau jendela, kecuali papan hitam yang berada disampingnya sekarang.
Siska mulai takut dan keringat dingin mulai muncul di kulitnya. Dia kembali menyorot papan hitam itu, lalu menyeret cahayanya ke arah kanan papan itu yang diketahuinya ada pintu di sana. Tetapi, sampai cahaya itu kembali lagi ke papan, dia hanya menemukan dinding putih tanpa adanya pintu atau pun jendela.
Siska sekarang mulai menyoroti sekelilingnya untuk memastikan bahwa ruangan yang dimasukinya adalah kelasnya. Ada bangku guru di dekat papan tulis dan deretan bangku serupa di depannya. Saat dia tiba dibangkunya sendiri, jantungnya berdetak lebih cepat karena terkejut. Ada seorang gadis berseragam sedang menduduki bangkunya dan gadis itu sedang menulis sesuatu.
Siska merasa dingin dan buku kuduknya meremang. Lalu gadis yang sedang duduk itu menatap dirinya dengan tersenyum. Wajah gadis yang cukup cantik itu perlahan-lahan berubah jadi pucat, kemudian berubah menjadi merah darah seakan-akan kulit luarnya terkelupas. Beberapa saat setelahnya, ada tetesan darah dari wajah gadis yang sudah tidak berkulit lagi itu. Setelah itu, Siska melihat dengan jelas daging merah di wajah gadis itu menipis hingga hanya tinggal tulang dengan sisa darah yang menempel di tulang putih itu. Wajah gadis yang sudah berubah jadi tenggkorak itu melihat Siska dengan mata kosongnya, benar-benar dengan mata kosong tanpa bola mata. Lalu mulut yang hanya terdiri dari gigi dan tulang itu bergerak menutup dan membuka, seakan tertawa.
Siska masih terkejut di tempatnya berdiri dengan mata terbelalak dan nafas terhenti. Keringat dingin sudah deras di kulitunya, bulu kuduknya sudah meremang dari tadi, dan sinar senternya bergetar karena terpengaru getaran tangannya.
Siska menelan ludah saat udara mulai kembali mengisi paru-parunya. Dirinya berusaha menjaga tubuhnya tetap berdiri di tempatnya, berusaha tidak lari dan berteriak, berusaha tidak merasa takut dan terancam. Tiba-tiba Siska hendak buang air kecil, tetapi kalau dia melakukannya sekarang, berarti dia akan ngompol di celana olahraganya.
Dengan rasa takut yang besar dan hasrat ingin buang air kecil itu, Siska masih tetap berdiri tetap tempatnya. Lalu perlahan-lahan, tengkorak gadis yang di sorot dengan sinar senternya berhenti memainkan mulutnya. Tengkoran itu diam, kemudian secara perlahan daging pada terkorak itu kembali hingga seperti semula. Bahkan sekarang, wajah gadis yang sedang duduk itu, terlihat lebih cantik. Gadis itu tersenyum ke arah Siska seakan merasa senang, lalu perlahan-lahan menghilang. Sejurus kemudian lampu menyala kembali.
Siska masih berdiri di tempatnya dengan menyorot bangkunya yang sudah kosong. Untuk beberapa saat dia terdiam seperti itu, seakan masih sangat terkejut dengan kejadian yang baru saja dialaminya.
Saat Siska sadar seutuhnya, dia berlari ke arah pintu yang sudah kembali terlihat oleh matanya. Hampir saja dia lupa menutup pintu dan menguncinya jika saja kunci itu tiba-tiba tidak jatuh dan mengeluarkan suara yang khas saat menyentuh lantai.
Setelah Siska mengunci kelasnya dengan tergesa-gesa, dia segera kembali berlari. Saat tiba di gerbang, tanpa menunggu lagi, Siska segera mengunci gerbang itu dan kabur dengan sepedanya.
Setelah sedikit jauh, Siska berhenti tepat di depan toko serba ada. Buku matematikanya sudah ringsek ditanganya, sedangkan senternya, tidak ada lagi bersamanya, entah jatuh dimana Siska tidak ingat. Dan sekarang yang ingin dilakukan Siska adalah pergi ke toko itu dan membeli minuman untuk membasahi tenggorokannya. Tetapi sebelum itu terjadi, Siska sudah tidak sadarkan diri.
Read previous post:
Read next post:
82
points
Chris - Malam Sekolah
(2134 words) posted by Shinichi 7 years 31 weeks ago
74.5455
Tags: Cerita | Cerita Pendek | horor | chris | misteri | othersides | remake | shin elqi
Click here to continue this post
cherryblossoms at
horornya kurang kak. tp kl aku sendiri yg ngalamin kejadian kayak gitu..bakal ketakutan jg sih :v hhehe
Login or register to post comments
fitria evadeni at
Kuraaaannnggg T.T horrornya juga gak kejawab, jadi ngerasa datar aja gitu, sorry ._.
Login or register to post comments
Shinichi at
ini nggak dapet horornya :(
uummm... kurang lambat. dan saya malah pengen nulis ulang ini dengan versi saya sendiri. ahak hak hak.
kip nulis
Login or register to post comments
Shin Elqi at
Maklum Paman, saya menemukan cerita ini di folder lama, bahkan saya lupa pernah menulis ini...karena saya malas untuk merevisi...saya kirim ke sini, menggantikan "tempat" yang eror karena doble posting...hehehe....btw di kemudian.com tak ada ya pilihan untuk menghapus posting?
Kalau Paman ingin membuat cerita ini dalam versi Paman, saya izinkan...dengan begitu saya juga bisa belajar bagaimana merevisi tulisan yang bagus....:)
Login or register to post comments
Shinichi at
oooo!
cerita lama yg belum direvisi rupanya.
lain kali jangan begitu ya. itu tandanya malas #jitak
ahak hak hak.
double posting nggak bisa diapa2in selain isinya dikosongin, lalu disave.
begitulah. nggak ada member yg bisa menghapus postnya sendiri. itu kebijakan situs buat menyimpan arsip, kalau2 dibutuhkan untuk investigasi pelanggaran term. tuh, ribet jadinya. ahak hak hak. udah, nggak usah pusing :p
tulisan kamu itu, bagi saya pribadi, mampu merangsang (apa cobak) kemauan saya untuk komentar (yang asli dan jadinya cuap2). itu bersifat positif. ciyusan :D
dan, tujuan saya dengan niat menulis ulang cerpen kamu ini menurut selera saya sendiri adalah karena kebutuhan cuap2 saya itu, bukan bermaksud bilang saya bisa membuat yang lebih bagus dari ini. nggak ya. saya nggak bilang tulisan seseorang nggak bagus. bagus semua. tapi menstimulasi buat koment nggak? itu yg penting. ehehehehe.
ntar kalo udah jadi saya share. tapi nggak janji jugak siy :D
ahak hak hak
pokoknya kip nulis.
Login or register to post comments
Shin Elqi - view my complete profile
August 19, 2013
Cerita
Cerita Pendek
misteri
hantu
horor
sekolah
22
points
Views: 1318 reads
Comments: 5
Rating:
55
More posts Shin Elqi
41
points
L
(0 words) posted by Shin Elqi 4 years 41 weeks ago
68.3333
Tags: Cerita | Cerita Pendek | kehidupan | dewasa
91
points
L
(0 words) posted by Shin Elqi 4 years 46 weeks ago
82.7273
Tags: Cerita | Cerita Pendek | kehidupan | tantangan | tantangan bintang
69
points
L
(0 words) posted by Shin Elqi 4 years 48 weeks ago
76.6667
Tags: Cerita | Cerita Pendek | lain - lain | 18+ | Cinta | dendam | savekemudian
62
points
Afeksi LINE
(1320 words) posted by Shin Elqi 4 years 49 weeks ago
77.5
Tags: Cerita | Cerita Pendek | cinta | LINE | pesan singkat
35
points
(Tipe A)
(1542 words) posted by Shin Elqi 5 years 1 week ago
70
Tags: Cerita | Cerita Pendek | horor | demiahorkom | komedi | tantangan
menulis, membaca, mengapresiasi
Stories
Poems
Writers
Groups
Login/Register
By using Kemudian.com, you agree to the following conditions: Use this site at your own risk and it is not the risk of the owner or the webhost If you do not agree to these terms, please do not use this service or you will face consequences
USING THIS SITE INDICATES THAT YOU HAVE READ AND ACCEPT OUR TERMS. IF YOU DO NOT ACCEPT THESE TERMS, YOU ARE NOT AUTHORIZED TO USE THIS SITE


content:
Jika Anda saat ini sedang membutuhkan pelapis lantai beton yang berkualitas baik tidak ada salahnya jika anda mencoba untuk menerapkan epoxy polished concrete. Epoxy polished concrete sendiri adalah suatu material yang dibuat dengan digiling beberapa kali dengan mesin penggiling khusus yang nantinya akan diberi pelat beton dan diolah untuk membentuk permukaan yang halus dan juga mengkilap pada beton.
Di dunia pelapisan lantai, epoxy polished concrete merupakan cara yang tergolong baru dan berkembang dengan sangat cepat. Popularitas yang dimiliki oleh epoxy polished concrete juga semakin meningkat karena pelapisan lantai beton ini memiliki hasil akhir yang sangat bagus dan tentunya memuaskan. Epoxy polished concrete juga sudah disesuaikan dan juga mampu beradaptasi dengan lingkungan sekitar sehingga sangat cocok untuk digunakan dalam tahap gedung komersial ataupun industri.
Manfaat Epoxy Polished Concrete
Epoxy polished concrete merupakan salah satu metode atau cara dalam membuat lantai beton agar tetap kuat dan juga memiliki permukaan yang mengkilap. Kualitas utama yang yang ditunjukkan pada epoxy polished concrete adalah hasil akhir yang sangat tinggi kualitasnya jika diaplikasikan pada lantai beton. Tidak hanya keindahan lantai, epoxy polished concrete juga cukup kuat untuk menahan goresan, tekanan, atau kerusakan selama bertahun-tahun setelah pemasangan. Anda juga dapat mengaplikasikan epoxy polished concrete di manapun terutama bagi suatu tempat ataupun gedung yang mengutamakan nilai kebersihan karena permukaan ini Tentunya dilengkapi dengan fasilitas yang anti jamur dan juga anti bakteri.
Epoxy polished concrete rentan terhadap kerusakan kelembaban jika tidak tertutup dengan baik di bagian atas dan bawah. Apabila suatu kerusakan akibat kelembaban tersebut dapat menembus permukaan beton maka dapat beresiko untuk merusak lapisan beton tersebut lebih cepat dari waktu yang telah ditentukan. Untuk itu kami dapat membantu anda dalam melakukan pelapisan lantai beton dengan fasilitas terbaik untuk melengkapi kenyamanan dan juga kesempurnaan pada lantai beton di gedung yang anda miliki. Kami menawarkan jasa epoxy polished concrete terbaik yang ada di Sentul dengan mengutamakan kualitas dari material dan juga pengerjaan untuk lantai beton yang anda miliki.
Jasa Epoxy Polished Concrete Sentul
Bagi Anda yang saat ini memiliki gedung ataupun tempat yang menggunakan lantai beton dan ingin melapisi lantai beton tersebut agar tidak cepat rusak maka anda bisa menggunakan jasa terbaik dari kami yang ada di Sentul.
Kami hadir untuk menyediakan layanan terbaik dalam pekerjaan epoxy polished concrete yang dibantu oleh tenaga ahli yang sudah profesional dan juga teknologi canggih untuk menghasilkan lantai beton berkualitas tinggi. Kami menjamin hasil kerja dari epoxy polished concrete yang kami lakukan pastinya akan membuat Anda puas.
Harga Epoxy Polished Concrete Sentul
Harga yang kami tawarkan untuk epoxy polished concrete Sentul tentunya sangat terjangkau. Keutamaan Kami adalah kualitas dari material dan juga pengerjaan epoxy polished concrete yang pastinya akan setara dengan biaya yang nantinya Anda keluarkan. Jadi anda tidak perlu khawatir karena jaminan yang kami berikan pastinya akan terbukti dengan hasil akhir yang akan memuaskan anda.
INFO HARGA
Keunggulan Epoxy Polished Concrete
Keunggulan yang dimiliki oleh epoxy polished concrete adalah dapat membuat lantai beton yang anda miliki lebih kuat dan juga perawatannya cukup mudah tanpa khawatir akan mengalami kerusakan dalam waktu yang singkat.
Sangat mudah untuk mempertahankan lingkungan yang higienis dengan epoxy polished concrete, karena tidak mendukung pertumbuhan jamur dan perawatannya yang rendah berarti bahwa mencuci mingguan dengan air sabun hangat adalah semua yang diperlukan untuk tujuan pembersihan, menghemat waktu, energi dan usaha, dibandingkan dengan lantai yang membutuhkan lilin dan sealer.
Asosiasi kesehatan juga merekomendasikan untuk menggunakan epoxy polished concrete pada lantai beton yang ada di tempat usaha ataupun industri yang anda miliki Karena untuk menghilangkan dan juga meminimalisir penumpukan dari debu dan bakteri.
CARA PEMESANAN
Hubungi Kami
Survey Proyek
Rancangan Pengerjaan
Proses Pengerjaan
Hubungi kami sesuai kontak nomor telepon yang sudah disediakan, untuk konsultasi proyek yang di butuhkan seperti apa yang anda inginkan. Tim kami akan datang ke lokasi proyek Anda untuk mengetahui detail lebih lanjut lokasi atau tempat yang hendak dilakukan pengerjaan. Setelah mengetahui detail kebutuhan di lokasi, tim akan membuat perencanaan mengenai pengerjaan yang nanti hendak dilakukan. Setelah rancangan telah difinalisasi kami akan segera datang ke lokasi proyek Anda untuk proses pengerjaan..


content:
Untuk analisa forex pada pair GBPJPY, kita membagi menjadi 3 segmen yaitu. Keributan di sini maksudnya adalah tampilan semrawut yang diakibatkan oleh banyaknya indikator di chart. Dengan mengetahuinya rahasia trading forex selalu profit sebagaimana dijelaskan di atas. Maka harusnya tidak perlu takut Forex bahasa Indonesia lagi untuk mulai mencoba pada bisnis yang saat ini sedang trend ini. Walaupun kemungkinan untuk rugi akan selalu ada. Namun jika kelima tips di atas benar-benar diperhatikan dan dijalankan dengan serius maka bukan tidak mungkin jika bisnis trading forex ini akan membawa siapa saja kepada kesuksesan dan keberhasilan.
Ataukah mereka memperoleh informasi bocoran atau rahasia sistem trading yang belum Anda ketahui? Kesimpulan GBP: angka 0.3% adalah angka yang cukup tinggi untuk ukuran GDP. Sebelum jam rilis ini diperkirakan GBP akan mengalami kenaikan, kemungkinan dimulai dari awal sesi eropa. Namun, setelah news rilis, market akan fokus ke berita USD yang akan menentukan kelanjutan atau pengurangan QE. Strategi sederhana lainnya dari sistem trading forex yang paling mudah untuk diaplikasikan salah satunya adalah dengan menyusun trading harian. Melakukan penyusunan pola pergerakan nilai misalnya bisa dilakukan dengan pencatatan harian guna menambah keyakinan transaksi. Kegiatan menyusun pola harian bisa menghindari kerumitan tertentu untuk memetakan strategi bahkan menyikapi pergerakan nilai yang ada. 3. Melakukan Eliminasi Yang Tidak Perlu.
Macam Macam Indikator Trading Forex Dan Fungsinya Forex Ngepet. Cara menghapus Forex bahasa Indonesia Harian Neraca Forex Indicator.mq4 dari Bagan Metatrader Anda?
Keserakahan juga seringkali mencegah para trader untuk tidak segera menutup posisi setelah targetnya tercapai. “Ahh, masih bisa naik lagi” kilah mereka. Ketidakdisiplinan pada strategi trading bisa membuat kamu mengidap jebakan psikologis yang lainnya seperti Greed atau Fear.
Cara Main Forex Mudah Teknik Trading Forex Paling Mudah. Sehingga saran saya, pastikan sebelum berinvestasi di saham agar terlebih dahulu menganalisa saham yang akan dibeli. Calculation Period (Periode Perhitungan) -Menentukan periode pengambilan nilai-nilai tertinggi (H), Forex bahasa Indonesia terendah (L), dan penutupan (C).
Selain Suherman, seorang guru honorer bernama Sigit Purnomo membuktikan jika investasi trading Forex sangatlah menjanjikan. Tidak pandang siapapun pemainnya, yang dibutuhkan hanyalah konsistensi, niat serta strategi berdagang yang bagus. Bahkan ia tidak segan membagi ilmu kepada masyarakat dengan menulis empat buku tentang trading forex. Selain memiliki strategi dan rencana ketika terjun di trading saham, pelakunya juga harus memiliki pengalaman yang lebih dalam. Namun ada keadaan-keadaan dimana market tidak bergerak naik atau turun yang biasa disebut side ways. Dalam keadaan demikian, membuka posisi beli atau jual sama saja menghabiskan kesabaran yang pada akhirnya menggerus emosi Anda dalam bertrading.
Apa Forex bahasa Indonesia yang harus dilakukan? Pertama jelas mendaftar lebih dulu ke Olymptrade, bagi yang masih ragu silahkan baca artikel sebelumnya Haruskah Memilih Olymp Trade.
OlympTrade for windows: Forex bahasa Indonesia
Keterampilan kunci dari spesialis SMM di bidang penelitian analitik.
Systemgates Capital Ltd., yang memiliki jenama Weltrade, adalah pemegang nombor lesen IFSC / 60/350 / TS / 15-16 untuk dagangan di pasaran kewangan dan instrumen derivatif berasaskan komoditi dan sekuriti lain yang dikeluarkan oleh Financial Services Commission International (IFSC) dari Belize, dan Peraturan ditetapkan oleh Organisasi. Cara untuk pergi ke shell Malaysia trading sdn. 2. Menghapus aplikasi atau file yang tidak terpakai atau tidak perlu.
Untuk membuka detailnya dengan lebih jauh, simak sebagian kenyataan mengejutkan mengenai stop loss hunter yang ada di bawah ini. OctaFX tampaknya menawarkan sebagian besar aset standar, termasuk forex, komoditas, saham, serta kriptocurrency. Sebagian besar mata uang pasar negara berkembang tidak termasuk. Sehubungan dengan ekuitas, mereka hanya menawarkan indeks tanpa stok tunggal dan di sisi komoditas, mereka hanya memiliki Emas dan Perak di akun mikro. Hanya ada tiga pasangan cryptocurrency di sisi crypto: Bitcoin (BTC), Litecoin (LTC) serta Ethereum (ETH).
Setelah melakukan analisa support, yang juga tidak kalah penting adalah analisa volume transaksi. Seringkali penurunan palsu tidak diikuti volume besar, tapi mungkin saja volume kecil karena memang kapitalisasi pasar yang kecil atau kurang likuid. Saham-saham yang kurang likuid sebaiknya dihindari, karena berpotensi membentuk gap-gap yang membuat sistem proteksi tidak berfungsi. Apalagi apabila modal anda besar, likuiditas transaksi sangat penting. tiada bonus deposit. Untuk memahami motivasi bank terlibat dalam pasar ini, anda dapat melihatnya dari transaksi antara dealing desk FX bank besar dengan prop trading group (bank kecil), dengan cepat anda akan melihat milyaran dollar profit. Earning (pendapatan) off balance sheet adalah tujuan kebanyakan bank, dan spot dealing FX masuk dalam kategori ini.
Butuh pekerjaan part time untuk mahasiswa pekerjaan apa aja yang penting halal sim A/C punya data lenngkap. Dari cara tersebut, perhatikan pula data yang akan dirilis. Karena hal ini bisa menunjang tereksekusi tidaknya order tersebut. Pilih pula broker yang menawarkan spread yang kecil.


content:
Tidak bisa dimungkiri bahwa sepakbola bisa menjadi lahan basah untuk mencari uang. Sepakbola memang menjadi industri maju, uang berputar di dalamnya, dan melibatkan keuntungan bagi siapa pun yang berada di sekitarnya mulai dari pemain, wasit, pengelola klub hingga penjaja asongan di sekitaran stadion seperti Mandala Krida misalnya. Tak ayal, orangtua di jaman sekarang tak ragu jika menginvestasi masa depan anaknya menjadi pemain sepakbola. Banyak contoh suksesnya, jika berprestasi, bisa main iklan di brand sosis terkemuka juga lho.
Namun, menjelajah jauh ke tahun Tsubasa Ozora lahir dan di mana sepakbola belum seterkenal sekarang. Rasanya sangat sulit mendapatkan cuan dari sana. Idealnya sepakbola sebaiknya dijadikan sebuah hobi saja, tidak lebih. Natsuko Ozora lah penggebraknya, seorang ibu rumah tangga yang telah melahirkan Tsubasa Ozora, yang kelak bakal menjadi maestro sepakbola asal Jepang.
Membebaskan Tsubasa untuk memilih jalan hidupnya pada tahun-tahun di mana sepakbola tidak sementereng sekarang, adalah tipikal seorang ibu yang langka. Jaman sekarang, di mana menjadi PNS adalah tujuan akhir dalam kehidupan yang disebut sebagai “mapan”. Untunglah Tsubasa Ozora lahir dari rahim Natsuko dan tinggal di Jepang, jika lahir di Indonesia mungkin kini Tsubasa tiap senin jam 7 pagi sudah bergegas apel di Balai Desa Nankatsu.
Ayah Tsubasa juga tidak toxic. Ia membebaskan anaknya untuk memilih, tidak memaksakan untuk meneruskan tongkat kejayaannya sebagai kapten di kapal pesiar. Mungkin ayahnya sudah berkenalan dengan banyak orang, tak terkecuali para serdadu angkatan udara yang pada akhirnya untuk melepaskan penat, aparat akan bermain bola juga.
D manga yang terbaru, Tsubasa kini sudah memiliki istri cantik seperti Sanae dan membela tim kuat asal Spanyol bernama Barcelona. Memang tidak langsung nyetel dan dimainkan, bahkan Tsubasa sempat diuji terlebih dahulu di Barcelona B. Tapi tetap saja, transfernya dari Sao Paulo membuat banyak orang begitu penasaran tentang banyak hal. Mulai dari rilis klausul, kesepakan kontrak hingga gajinya di Barcelona.
Baca Juga: Poso dan Pengalaman Menjadi Terduga Teroris
Mari kita analisis mengenai kemungkinan besar penghasilan Tsubasa selama membela panji Barcelona.
Satu: Menebak Umur Tsubasa
Patokannya adalah bergabungnya pemain muda berbakat Jepang, Hiroki Abe, dari Kashima Antlers ke Barcelona pada 2019 silam. Abe yang kini sudah menginjak 21 tahun, dapat diperkirakan usianya hanya berbeda tipis dengan usia Tsubasa. Manga Tsubasa memang sudah berjalan lama, namun menjadi pengingat bahwa momen menggiring bola saja sambil ngobrol sama temennya, hal seperti ini saja bisa menghabiskan satu chapter di komik ini.
Jadi, dua tahun chapter demi chapter Manga Captain Tsubasa keluar, itu sama saja dengan dua menit di kehidupan nyata. Usia Tsubasa diperkirakan berumur 22 tahun. Argumen ini diperkuat lantaran Tsubasa kini membela tim olimpiade Jepang di Olimpiade Madrid. Sedangkan syarat utama dalam pembatasan umur di cabor sepakbola pria adalah maksimal 23 tahun. Mengapa Abe tidak masuk dalam jajaran pemain menjanjikan di Manga Tsubasa? Pria kelahiran Tokyo ini mungkin kalah pamor dari Misugi yang memiliki julukan Pangeran Tokyo. Atau ketidakcermatan Coach Kira dalam mengatur squadnya.
Dua: Berapa rilis klausul Tsubasa dari Sao Paulo?
Dalam cerita, pindahnya Tsubasa ke Spanyol atas bantuan Roberto Honggo dan Barcelona menjadi pilihannya. Tidak masuk akalnya lagi, dalam Manga disebutkan, Tsubasa dinyatakan lolos bergabung di Barcelona jika berhasil melewati trio bek mematikan milik Barcelona.
Hubungan Tsubasa dengan Sao Paulo pun terbilang baik. Apa lagi, Tsubasa adalah pengganti Radunga yang pergi ke Spanyol untuk membela Deportivo la Coruna. Perannya sangat vital, yakni sebagai pivot gamemaker yang berandil banyak di lapangan tengan Sao Paulo. Tsubasa pun menjadi pemegang kendali dalam kemenangan Sao Paulo atas gelar Kejuaraan Nasional Brasil melawan Flamengo.
Dari beberapa fakta yang ada, aneh jika kepergian Tsubasa dilepas begitu saja oleh Sao Paulo. Pun tidak ada bubuhan tandatangan kontrak untuk pemain sekelas Tsubasa? Lha wong Abe saja datang dengan mahar 1,1 juta euro dari “pasar pemain Asia”. Apa lagi Tsubasa yang datang dari Negeri Samba, tanah leluhur sepakbola. Neymar saja hadir dari Santos pada usia 21 tahun dengan mahar rilis klausul 60 juta euro. Dan pemain sekelas Gabigol, dalam Transfer Markt, memiliki market value sebesar 20 juta.
Baca Juga: Beginilah Rasanya Punya Wajah Kearab-araban
Mungkin Barcelona sedang mencoba menghindari financial fairplay karena di tahun-tahun tersebut, mereka tengah banyak membeli pemain seperti Philippe Coutinho dengan mahar yang tidak sedikit. Jika diperkirakan dari pasar harga saat ini, Barcelona mungkin menebus Tsubasa dari Sao Paulo di angka 5-10 juta euro.
Tiga: Berapa harga Tsubasa jika tim lain mau menembus servisnya?
Lagi-lagi Abe menjadi patokan. Nilai klausul rilisnya sebesar 40 juta euro padahal dirinya berkutat di Barcelona B. Dan angkat itu akan naik tajam ketika ia lolos ke tim utama Blaugrana, yakni di angka 100 juta euro. Berapa harga Tsubasa? Menengok Rivaul sudah mulai menua dan jasanya mulai terlihat, rasanya Barcelona bisa memagari Tsubasa dengan perkiraan rilis klausul sebesar 60-120 juta euro sangat pantas.
Apa lagi dijaman sepakbola yang dinahkodai sultan minyak seperti Manchester City atau PSG yang memiliki duit tanpa seri, angka itu adalah kecil demi seorang Tsubasa.
Empat: Berapa, sih, gaji Tsubasa di Barcelona?
Riqui Puig, yang baru saja masuk dalam jajaran utama Barcelona saja memiliki gaji sebesar tiga ribu euro tiap minggunya. Angka yang sangat besar untuk anak berumur dua puluh tahun. Dan Tsubasa, diperkirakan angkanya sama lah dengan Puig, yakni tiga ribu euro perminggunya. Belum lagi dengan berbagai tunjangan, bonus tiap menang, bonus tiap mencetak angka dan ketika memenangkan gelar juara.
Bahkan, dalam arc Kaigai Gekito Hen en La Liga, diceritakan bahwa Tsubasa berhasil memenangkan gelar La Liga melawan musuh bebuyutan Barcelona, yakni Real Madrid. Perminggu Tsubasa diperkirakan meraih penghasilan bersih sebesar tiga ribu, dan sebulan—dalam empat pertandingan—berarti mendapatkan 12 ribu euro. Jika ia memainkan satu musim di tim utama, Tsubasa bisa setara dengan Paman Gober lantaran memiliki euro sebanyak 144 ribu ditambah berbagai bonus yang lebih melimpah.
Baca Juga: Tips Menyembunyikan Identitas Sebagai Seorang Wibu
Di akhir musim, Tsubasa bisa pulang ke Jepang dengan biaya pesawat Barcelona ke Tokyo kelas bisnis sebesar 2200 euro. Dalam situs resminya, memang Barcelona kini tidak memiliki gandengan maskapai yang siap mensponsori mereka. Namun, dengan mengajak istri dan anaknya, total biaya menjadi 6600 euro saja. Turah banyak lah, ya, jika dibandingkan dengan gaji Tsubasa setahun bersama Barcelona.
Sisa uangnya, mungkin Tsubasa bisa foya-foya di Jepang dengan membeli cilor dan basreng di depan SD Nankatsu sembari bernostalgia dengan istrinya. Tahu kan siapa Sanae yang kini menjadi ibu negara bagi perasaan Tsubasa? Itu, lho, seorang gadis pemandu sorak yang selalu berteriak “maju, maju, Nankatsu! Ayo, ayo, Nankatsu!”.
Atau ada pilihan lain selain berfoya-foya (karena Tsubasa dikenal sebagai orang yang santun). Pun Tsubasa adalah orang yang taat beragama. Tsubasa juga sering mengunjungi Templo Expiatorio de la Sagrada Familia di Barcelona. Uang segitu sangat berlebih untuk membeli sepetak tanah dan membangun Gereja di Nankatsu karena sejauh ini, belum ada satu kolom komik pun yang menggambarkan pemandangan Gereja di Nankatsu. Bisa juga Tsubasa menyantuni anak yatim di daerah Nankatsu.
Untuk sang Ibunda, Natsuko Ozora, dipersilakan untuk umuk kepada ibu-ibu tetangga atas keberhasilan Tsubasa. Terlebih, ini merupakan jerih keprihatinan Natsuko dalam membebaskan Tsubasa memilih jalannya. Juga, pasti tsubasa sering digosipin dalam grub whatsapp ibu-ibu Dasawisma Nankatsu atas pilihan Tsubasa yang nekat ke Brazil alih-alih daftar angkatan atau menjadi PNS.
BACA JUGA Seberapa Pentingkah Anime dan Manga Dibuatkan Film Live Action? atau tulisan Gusti Aditya lainnya.
Terminal Mojok merupakan platform User Generated Content (UGC) untuk mewadahi jamaah mojokiyah menulis tentang apa pun. Submit esaimu secara mandiri lewat cara ini ya.


content:
Seperti kebanyakan penunjuk teknikal yang dibina pada harga, penunjuk kekuatan trend juga merupakan penunjuk reaktif. Dalam erti kata lain, penunjuk kekuatan trend cenderung untuk bertindak balas terhadap harga daripada sebaliknya. Semoga apa yang telah kami sampaikan Olymp Trade video tentang Trading Lewat Smartphone bisa menginspirasi Anda semua dan menambah ilmu baru. 37 Cara Mendapatkan Uang dari Internet Pengalaman dapat uang dari bitcoin cara agar cepat mendapatkan uang di youtube, pilihan biner android.
Tahun 2005, ia mencalonkan diri sebagai wali kota berpasangan dengan FX Hendardji dianugerahi penghargaan Pembina Olahraga Terbaik sepanjang tahun 2011. Pinault sekarang adalah konglomerat di bidang fashion, tetapi pada satu waktu, Ia harus berhenti sekolah karena tidak tahan di bully oleh teman-temannya yang mengejek kemiskinannya.
Olymp Trade video - belajar Forex lengkap
HotForex menawarkan muat turun perisian MT4, tetapi jika anda lebih gemar penyelesaian berasaskan web atau aplikasi mudah alih, maka Forex menyediakan beberapa penyelesaian perisian yang dibuat khusus untuk meningkatkan pengalaman dagangan anda. Akses mudah alih adalah 24/7, dan ia menggunakan teknologi penyulitan SSL terkini untuk keselamatan. Deskripsi Tertarik dengan sinyal SMS Quantum Binary Signals menjamin semua peringatan SMS pedagang bebas, tersedia di negara Olymp Trade video di seluruh dunia Dukungan live tersedia 24 07, jam perdagangan dari pukul Ubah bilangan biner ke bilangan oktal? Gerbang logika: Konversi bilangan yang ada antara lain: Setiap digit bilangan heksadesimal diubah secara terpisah.
Hal ini dapat membantu Anda mencoba platform tanpa beresiko mengeluarkan banyak uang.
Select Net, Instinet en de Arca New York Stock Exchange zijn de grondleggers van ECN trading. Instinet was in 1969 de eerste partij die ECN trading Olymp Trade video aanbood voor kleinere transacties tussen instellingen. Cara menghasilkan uang di BO untuk pemula 5 langkah sederhana panduan langkah-demi-langkah "cara berdagang yang menguntungkan".
ROC dapat digunakan dalam jendela waktu grafik besar, mulai dari 1 sampai 200 lilin. ROC dengan periode 12 dan 15 merupakan setelan yang paling populer, indikator ini sempurna untuk tipe trading jangka pendek dan menengah. Secara umum, semakin tinggi nilai ROC, semakin besar pula penurunan harganya. Dan sebaliknya, semakin rendah nilai ROC, semakin tinggi harganya. Anda tinggal dengan mudah mengikuti signal kami dengan mengunjungi blog kami ini setiap saat ataupun mendaftarkan diri anda untuk menerima informasi signalnya melalui email ataupun SMS/By Twitter.
Breakout: Breakout terjadi ketika harga bergerak melewati level tertentu, level tertinggi atau terendah dalam jangka Olymp Trade video waktu tertentu.
Bertentangan dengan apa yang anda mungkin berpikir, bahkan yang terbaik pembekal binari pilihan isyarat di pasaran memiliki perangkat yang dapat anda gunakan untuk berdagang.
Aset perdagangan - aset yang menjadi acuan robot untuk mulai berdagang.✔ Aset yang dianjurkan adalah aset dengan persentase kemenangan yang stabil (>70%). Dengan adanya kegiatan Olymp Trade video surveilans pada Program Pencegahan dan Pengendalian Infeksi di Rumah Sakit (PPIRS) diharapkan dapat menurunkan laju infeksi. Pola berikutnya memiliki bentuk yang mirip dengan beberapa binatang, yakni kepiting, kupu-kupu dan kelelawar. Maka dari itu sang penemu pola ini, Scott Carney, menamakan pola temuannya ini dengan nama Crab Pattern dan Bat Pattern. Kedua pola ini memiliki rasio reward-to-risk yang paling tinggi, maka dari itu banyak trader yang menggunakan pola harmonik ini percaya diri untuk memasang stop loss yang cukup dekat.
D. Potensi keuntungan tidak terbatas Dalam waktu yang lebih singkat trading forex dapat memberikan keuntungan yang lebih besar dari bisnis lain. Selama anda mampu menghasilkan keuntungan itu, tidak ada yang membatasinya. Dini hari sekitar jam 3 atau 4 pagi, Bunda Fitri sudah bangun untuk memulai segala aktivitasnya. Menyusun analisa untuk tradingnya di hari tersebut sekaligus untuk para pembaca Seputarforex.com, dilakoninya sebelum matahari terbit. Untuk yang belum tahu, berikut ini arsip analisa forex dari V3 Trader di Seputarforex.com. Faktor nya mudah sahaja, ia dipengaruhi oleh pembukaan pasaran saham. Orang bangun pagi dalam dunia ni berbeza beza disebabkan kedudukan geografi. Maka pembukaan pasaran saham juga akan berbeza. Sewaktu pasaran saham dibuka, secara tak langsung aliran matawang Olymp Trade video bergerak dengan aktif secara tak langsung menyebabkan volatility market forex juga bergerak dengan rancak. Apabila pasaran saham telah tutup pada waktu tersebut biasanya pukul 5 petang, maka market forex juga turut akan menjadi perlahan dan mula uncertainty.
Banyak berita asli dan kabar angin (rumor) yang beredar mengenai pasar forex. Kita harus bisa membedakan keduanya agar jangan sampai kita terpengaruh kabar angin yang tidak benar. belajar Forex lengkap. Akun Forex Islami, atau akun bebas swap, adalah tipe akun pilihan yang biasanya dipilih setelah mendaftar pada suatu broker. Biasanya akun jenis ini digunakan oleh mereka yang beragama Muslim dan melarang mendapatkan pemasukan dari pembayaran bunga. Kebanyakan broker Forex mengakomodir larangan ini melalui jenis akun yang sesuai dengan Syariah dan bebas dari bunga swap.
Harga target ini ditentukan oleh broker yang anda gunakan. Pilihlah binary option broker terbaik untuk menjadi mitra investasi binary option Anda untuk mengantispasi tindakan penyalahgunaan dana klien oleh broker. Semakin besar power atas informasi dan akses yang dimiliki oleh saham minimal deposit 1usd paypal bisnis media, semakin besar dan kuat pula daya tawarnya terhadap pihak lain. Bisnis lainnya juga menyangkut kelapa sawit serta minyak dan gas. Contohnya masyarakat yang beragama Islam memiliki pandangan yang berbeda dengan masyarakat yang beragama Kristen mengenai ajaran strategi diversifikasi konglomerat konsentris masing-masing.
Namun, uang yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia belum sepenuhnya menutupi masalah ekonomi bangsa. Inflasi yang tidak terkendali selalu terjadi. Nilai tukar Rupiah selalu turun dengan cepat. Tercatat, nilai tukar Rupiah pada Maret 1950 adalah 1,60 per Dolar AS. Hanya dalam sepuluh tahun, nilai tukar meningkat seribu persen menjadi 90 per dolar AS pada bulan Desember 1958. Pada tahun 1959, kondisi yang memburuk seperti itu memaksa pemerintah Indonesia untuk mendevaluasi Rupiah. Sejak kapan investasi reksa dana mulai ada di Indonesia? Reksa dana muncul bersamaan dengan berdirinya PT Danareksa (Persero) pada tahun 1976. Saat itu, BUMN ini menerbitkan produk produk investasi reksa dana yang dinamakan sertifikat Danareksa. Tentukan Olymp Trade video satu produk yang ingin Anda transaksikan. Banyak sekali cara yang bisa kita lakukan untuk menambah pemasukan kita apalagi di dunia maya yang sekarang sudah berkembang pesat ini, ada yang options blogger, berjualan di facebook, memasang iklan di situs tertentu, dan masih banyak options.


content:
Modeling-trading-system-performance-howard-bandy-pdf Ig-forex-singapura Trading-strategy-using-adx Trader-options-binaires-forum Non-kualifikasi-stock-options-schedule-d Moving-average-to-forecast-demand
Dengan menggunakan MATLAB, bagaimana saya dapat menemukan rata-rata pergerakan hari ke-3 dari kolom matriks tertentu dan menambahkan rata-rata bergerak ke matriks tersebut. Saya mencoba menghitung rata-rata pergerakan 3 hari dari bawah ke atas matriks. Saya telah memberikan kode saya: Dengan matriks dan topeng berikut ini: Saya telah mencoba menerapkan perintah konv tapi saya menerima kesalahan. Inilah perintah konv yang saya coba gunakan pada kolom ke 2 matriks a: Output yang saya inginkan diberikan dalam matriks berikut: Jika Anda memiliki saran, saya akan sangat menghargainya. Terima kasih Untuk kolom 2 dari matriks a, saya menghitung rata-rata pergerakan 3 hari sebagai berikut dan menempatkan hasilnya di kolom 4 dari matriks a (saya mengganti nama matriks sebagai 39desiredOutput39 hanya untuk ilustrasi). Rata-rata 3 hari dari 17, 14, 11 adalah 14 rata-rata 3 hari 14, 11, 8 adalah 11 rata-rata 3 hari 11, 8, 5 adalah 8 dan rata-rata 3 hari 8, 5, 2 adalah 5. Tidak ada nilai di baris 2 bawah untuk kolom ke-4 karena penghitungan untuk rata-rata pergerakan 3 hari dimulai dari bawah. Hasil 39valid39 tidak akan ditampilkan sampai setidaknya 17, 14, dan 11. Mudah-mudahan ini masuk akal ndash Aaron 12 Jun 13 at 1:28 Secara umum akan membantu jika Anda menunjukkan kesalahannya. Dalam hal ini Anda melakukan dua hal yang salah: Pertama, konvolusi Anda perlu dibagi tiga (atau panjang rata-rata bergerak) Kedua, perhatikan ukuran c. Anda tidak bisa hanya cocok c ke a. Cara khas untuk mendapatkan rata-rata bergerak adalah dengan menggunakan yang sama: tapi itu tidak seperti yang Anda inginkan. Sebagai gantinya Anda terpaksa menggunakan beberapa baris: Saya perlu menghitung rata-rata bergerak di atas rangkaian data, dalam satu untuk loop. Saya harus mendapatkan rata-rata bergerak selama N9 hari. Rangkaian komputasi Im adalah 4 seri dari 365 nilai (M), yang merupakan nilai rata-rata dari seperangkat data lainnya. Saya ingin merencanakan nilai rata-rata data saya dengan rata-rata bergerak dalam satu plot. Aku googled sedikit tentang bergerak rata-rata dan perintah konv dan menemukan sesuatu yang saya mencoba menerapkan dalam kode saya .: Jadi pada dasarnya, saya menghitung maksud saya dan plot dengan moving average (salah). Aku mengambil nilai wts langsung dari situs mathworks, jadi itu tidak benar. (Sumber: mathworks.nlhelpeconmoving-average-trend-estimateation.html) Masalah saya adalah, saya tidak mengerti apa ini. Mungkinkah ada yang menjelaskan Jika ada kaitannya dengan bobot nilai: itu tidak valid dalam kasus ini. Semua nilai tertimbang sama. Dan jika saya melakukan ini sepenuhnya salah, bisakah saya mendapatkan pertolongan dengan itu Terima kasih yang tulus. Tanya 23 September 19:05 Menggunakan konv adalah cara terbaik untuk menerapkan moving average. Dalam kode yang Anda gunakan, wts adalah berapa banyak Anda menimbang setiap nilai (seperti yang Anda duga). Jumlah vektor itu harus selalu sama dengan satu. Jika Anda ingin memberi bobot pada setiap nilai secara merata dan lakukan filter bergerak N ukuran maka Anda ingin melakukannya Dengan menggunakan argumen valid dalam konv akan menghasilkan nilai lebih sedikit pada Ms daripada yang Anda miliki di M. Gunakan sama jika Anda tidak keberatan dengan efek dari Nol padding Jika Anda memiliki toolbox pemrosesan sinyal, Anda dapat menggunakan cconv jika Anda ingin mencoba moving average melingkar. Sesuatu seperti Anda harus membaca dokumentasi conv dan cconv untuk informasi lebih lanjut jika Anda belum melakukannya. Anda dapat menggunakan filter untuk menemukan rata-rata yang sedang berjalan tanpa menggunakan for loop. Contoh ini menemukan rata-rata arus dari vektor 16 elemen, dengan menggunakan ukuran jendela 5. 2) yang mulus sebagai bagian dari Toolbox Curve Fitting (yang tersedia dalam banyak kasus) yy smooth (y) menghaluskan data pada vektor kolom Y menggunakan filter rata-rata bergerak. Hasil dikembalikan pada vektor kolom yy. Rentang default untuk rata-rata bergerak adalah 5.In banyak eksperimen di sains, amplitudo sinyal sebenarnya (nilai sumbu y) berubah agak lancar sebagai fungsi dari nilai sumbu x, sedangkan banyak jenis noise dilihat sebagai rapid, random Perubahan 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 pada 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 juga untuk lebar halus lainnya (lihat lembar kerja 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. Hal ini sering 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 halus w-bandwidth dalam lebar mulus 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 rata-rata kelancaran rata-rata geser, Savitzky-Golay halus 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 tipe halus yang dibahas di atas, namun dengan perbedaan komputer modern tidak signifikan dan kode dalam berbagai bahasa 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), di mana 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 di masing-masing berurutan mulus. Misalnya, tiga lintasan halus empat 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, 3 titik putih segi empat didefinisikan hanya untuk j 2 sampai n-1. Tidak ada cukup data dalam sinyal untuk mendefinisikan 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 tersebut 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. Angka di atas menunjukkan contoh efek tiga lebar mulus 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 kelancaran ketiga kelancaran ini masing-masing 780 0,09, 2580 0,31, dan 5180 0,64. Seiring dengan bertambahnya lebar halus, noise semakin berkurang namun tingginya puncak 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 dibanding rata-rata smooth-sliding. Dalam semua kasus, luas total di bawah puncak tetap tidak berubah. Jika lebar puncak bervariasi secara substansial, kelancaran yang adaptif. Yang memungkinkan lebar yang mulus 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 di bagian dari 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 ini 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 bergantung pada lebar yang mulus, jenis halus (misalnya segi empat, segitiga, dll), dan warna noise, namun pengurangan ketinggian 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 geser rata-rata sederhana). 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, dari 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 menentukan puncak tetapi tidak 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 data 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 pada 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 di smoothing. 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 noise pada 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 meningkat 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 Menyalin dan Memaste) 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 pada sinyal, atau untuk mengubah lebar atau jenis halus, Anda harus memodifikasi spreadsheet di beberapa tempat, sedangkan untuk melakukan hal yang sama dengan menggunakan fungsi fastsmooth MatlabOctave ( 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 memperbanyak 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 Tipe3 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 ujung1, ujung-ujungnya diratakan dengan smooths lebih kecil 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 yang 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 bervariasi secara substansial pada sinyal. Sintaksnya sama dengan fastsmooth.m. Kecuali bahwa argumen input kedua smoothwidths bisa menjadi vektor. SmoothY SegmentedSmooth (Y, smoothwidths, type, ends). Fungsi membagi Y menjadi sejumlah daerah dengan panjang yang sama yang didefinisikan oleh panjang smoothwidths vektor, kemudian menghaluskan masing-masing daerah dengan jenis dan lebar tipe yang halus yang ditentukan oleh elemen smoothwidth vektor. Pada contoh grafis pada gambar di sebelah kanan, 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: