오실레이터계

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RO schematic

s-space

Issue Date 2021-02 Publisher 서울대학교 대학원 Keywords Complex network ; Synchronization ; Phase transition ; Hybrid transition ; Nonlinear dynamics ; Chaotic system ; Coupled oscillators ; Kuramoto model ; Self-consistency equation ; Landau theory ; Effective potential ; Data-driven approach ; Machine 오실레이터계 learning ; Artificial neural network ; Feedforward neural network ; Convolutional neural network ; Recurrent neural network ; Reservoir computing ; 복잡계 네트워크 ; 동기화 현상 ; 상전이 ; 하이브리드 상전이 ; 비선형 동역학 ; 카오스계 ; 결합된 진동자 ; 구라모토 모형 ; 자기일관성 방정식 ; 란다우 이론 ; 유효 포텐셜 ; 데이터 기반 방법론 ; 기계학습 ; 인공 신경망 ; 순방향 신경망 ; 합성곱 신경망 ; 순환 신경망 ; 축적 컴퓨팅 Description 학위논문 (박사) -- 서울대학교 대학원 : 자연과학대학 물리학과, 2021. 2. 강병남. Abstract Systems with multiple interacting elements exhibit collective behaviors. As one of examples of collective behaviors, synchronization is a process of coordinating two or more elements to realize the system in unison. It is an omnipresent phenomena in nature, for instance, firefly flashing, cricket chirping, cardiac pacemaker cell, and so on. To understand and describe the mechanism of synchronization phenomena, coupled oscillator system is often adopted as the most conventional and suitable model for interacting system. Each oscillator has own frequency representing each unique characteristics, and its phase is adjusted through the interaction with other oscillators on the system. On the way to phase synchronization, such 오실레이터계 interactions or connections between oscillators can be expressed as links on the complex network and each element (oscillator) is then denoted by a node. A number of studies for coupled oscillators on complex networks have been progressed over the past two decades.

Among the studies for synchronization of coupled oscillator systems, the Kuramoto model has played a crucial role as a simple and representative model for describing 오실레이터계 such collective behavior. Owing to its rich properties such as chaotic dynamical behavior and synchronization transition, the Kuramoto model is an appropriate model to explore. First, fundamental results of previous studies on synchronization of the coupled oscillator system, especially the Kuramoto model, are introduced.

This dissertation is composed of two main studies for the coupled oscillator system by adopting two different approaches, respectively. As the first 오실레이터계 main study of this dissertation, we examine the Kuramoto model using analytical way, the effective potential approach. The Kuramoto model exhibits different types of synchronization transitions depending on the type of natural frequency distribution. To obtain these results, the Kuramoto self-consistency equation (SCE) approach has been used successfully. However, this approach affords only limited understanding of more detailed properties such as the stability. We here extend the SCE approach by introducing an effective potential, that is, an integral version of the SCE. We examine the landscape of this effective potential for second-order, first-order, and hybrid synchronization transitions in the thermodynamic limit. In particular, for the hybrid transition, we find that the minimum of effective potential displays a plateau across the region in which the order parameter jumps. This result suggests that the effective potential can be used to determine a type of synchronization transition.

In the second study for the coupled oscillator systems, we applied the machine learning approach to investigate the system based on data-driven analysis and to figure out whether the methodology can be extended to the real world system. With growing interest in the machine learning, recent works on physical systems has demonstrated successful progresses by adopting the machine learning approaches for tasks of classification and generation. We here perform various machine learning approaches to the Kuramoto system which is basic model for synchronization phenomena and exhibits complicated chaotic behavior. As the system displays rich properties such as synchronization transition and nonlinearity with varying parameters, we applied machine learning for finding the value of the coupling strength and the critical value. Considering the finite size scaling, we confirm that results follow the critical behavior of the Kuramoto system. By focusing on the phase dynamics of all oscillators, we applied the performance of the artificial neural network for predicting future behaviors of all oscillators and detecting underlying real brain network topology. As the Kuramoto model offers support for the application on real-world systems exhibiting synchronization phenomena or nonlinear behaviors, our work has potential for utilizing the machine learning approaches to such systems.
서로 간의 상호작용이 있는 다수의 개체로 구성된 계는 집단적인 행동을 보인다는 것이 잘 알려져있다. 그러한 집단적인 행동의 대표적인 예로써, 동기화 현상은 두 개 이상의 개체가 상호작용을 통해 모두 동일한 상태에 이르게 되는 과정을 뜻한다. 반딧불의 깜빡임, 귀뚜라미의 울음소리, 심장박동원세포 등 자연에는 동기화 현상의 수많은 예들이 있다. 동기화 현상을 이해하고 묘사하기 위한 가장 대표적이고 적합한 모형으로, 결합된 진동자들로 이루어진 시스템을 생각해 볼 수 있다. 시스템에 있는 각각의 진동자들은 각자의 특성을 나타내는 고유 진동수(natural frequency)를 갖고 있으며, 각각의 위상(phase)들은 시스템의 다른 진동자들과의 상호작용을 통해 시간이 지남에 따라 점차 맞추어 나가게 된다. 이 때, 이러한 위상 동기화가 일어나는 과정에서 진동자들 사이의 연결 또는 상호작용들은 복잡계 네트워크 위의 링크(link)로 표현될 수 있으며, 각각의 개체 혹은 진동자들은 노드(node)로 표현된다. 이러한 결합된 진동자들에 대한 수많은 연구들이 지난 20여년간 이루어져 왔다.

집단현상을 묘사하는 간단하면서도 대표적인 모형인 구라모토 모형을 차용하여 결합된 진동자들의 동기화 현상에 대한 많은 연구들이 진행되어왔다. 구라모토 모형은 카오스 동역학, 동기화 상전이 등의 다양한 특성을 나타내는만큼, 흥미로운 연구들이 많이 이루어져 왔는데, 먼저, 구라모토 모형에서 나타나는 동기화 현상에 대한 선행연구들에서 밝혀진 중요한 결과 및 배경들을 이 학위 논문의 앞부분에서 소개하였다.

그리고 각각을 주요한 연구주제로써, 결합된 진동자들의 시스템에 대한 두 가지 방법론을 사용하여 논문을 구성을 하였다. 첫번째 연구에서는, 유효 포텐셜(effective potential)을 이용한 방법론을 도입하여 해석적인 방법으로 구라모토 모형을 분석하였다. 구라모토 모형에서는 고유 진동수의 분포형태가 변함에 따라 동기화 상전이의 유형또한 변하게 되는데, 구라모토 방정식으로부터 유도한 자기일관성 방정식(self-consistency equation)을 사용하여 이러한 결과를 해석적으로 분석할 수 있다. 하지만, 이러한 방법은 시스템의 안정성과 같은 상세한 특징을 파악하는 데에는 어려움이 있다. 이 연구에서는, 자기일관성 방정식을 적분하여 유도한 오실레이터계 유효포텐셜 방법론을 도입하여, 열역학적 극한에 있는 시스템에 대하여 1차 상전이, 2차 상전이 뿐만 아니라 하이브리드 동기화 상전이가 나타날 때의 포텐셜 경관(potential landscape)을 파악하였으며, 특히, 하이브리드 상전이에서는 유효 포텐셜의 최솟값이 임계점에서 평평한 형태를 보인다는 것을 확인하였다. 이러한 결과들은 동기화 상전이의 형태를 파악하는 데에 있어서 유효 포텐셜이 주요한 역할을 해줄 수 있음을 의미한다.

날아라팡's 반도체 아카이브

이번 포스팅은 전자회로에서 흔히 사용되는 Ring Oscillator(이하 RO)에 대해 알아볼 것이다.

RO에 대한 이해는 SPICE MODELING 업무에 있어서도 매우 중요하다. 특히 Logic device를 추출할 때 가장 중요하다. 그 이유는 엔지니어가 추출하는 logic device로 로직 회로(INVERTER/NAND/NOR 등등)을 설계하기 때문이다.

RO를 설명하기에 앞서 동작을 이해하기 위해 디지털 시스템에 대해 이해하고 있어야 한다.

Ro 이해를 위한 기본 지식은 아래 포스팅에 정리했으니 참고 바란다.

디지털 시스템 이해를 위한 기초 지식

8디지털 시스템이란 데이터를 참 또는 거짓(1 또는 0)으로 표현한 시스템이다. 디지털 시스템은 흔히 컴퓨터 및 반도체 산업에서 흔히 접할 수 있다. 보통 우리가 컴퓨터(모든 전자기기)를 구매할

서론 Device와 이를 연결하는 Wire는 Resistance(이하 R)와 Capacitance(이하 C) 성분을 갖는다. RC 성분은 전기 신호의 delay를 만들게 되며 회로 동작 분석에 있어 가장 중요한 요소 중에 하나다. 지연을 계��

이번 포스팅은 Normalized Delay, 즉 정규화 지연(이하 d)을 설명하겠다. 절대 지연(Absolute delay)은 d와 τ([email protected] inverter)의 곱으로 정의된다. 지연은 기생 지연과 에퍼트 지연, 이 두가지로 구성이 된..

RO는 인버터 N(N=홀수)개가 Chain 형태로 연결된 폐루프 회로이다.

RO schematic

RO의 동작을 간단히 설명하도록 하겠다.

입력단에 LOW 신호가 인가되면 홀수 개의 stage를 거쳐 출력단에 HIGH 신호가 출력된다.

이 출력 신호(=HIGH)가 다시 입력단에 인가되고 홀수 개의 stage를 거쳐 출력단에 LOW 신호가 출력된다.

결국 출력단에 측정을 해보면 LOW/HIGH 신호가 반복되는 주기적인 파형을 띄게 되는게 이 동작이 발진기의 원리이다.

사실 아래 그림처럼 이상적으로 나오지 않으며 조건에 따라 오버슈트, 링잉, 리플 등등을 관찰할 수 있다.

RO 출력단에서 본 파형

발진기는 clock 신호 생성용으로 사용되며 RO는 그 중에서 가장 보편적으로 사용되는 발진기이다.(물론 단순히 RO만으로 발진기 회로를 구성하지 않는다.)

이전 포스팅에서 clock이란 서로 다른 파형들을 동기화하는 것이라고 하였다. 그리고 설계자는 제품 spec에 맞게 특정 주파수 특성을 가진 발진기 회로를 구성하고 싶을 것이다.

그렇다면 설계자는 설계를 시작하기도 전에 어떻게 발진기 회로의 주파수를 알 수 있을까?

파운드리 회사는 팹리스 설계 엔지니어를 위한 SPICE MODEL 정보(Vt, Id 등 electrical data)를 제공한다.

여기에서 LOGIC TR.의 1 stage inverter delay time(이하 Td)을 정보를제공하며, 이 정보를 토대로 주파수를 계산할 수 있다.

다음 문제를 통해 RO의 주기 및 주파수를 계산해보자.

문제1) 아래 그림의 RO는 홀수(N) 개의 인버터로 구성된다.
N개 스테이지 RO의 주파수를 계산하라.
조건 1 : 1 스테이지 인버터 지연시간은 td이다.


해답)
주기를 갖기 위해서는 원래 상태로 돌아와야 한다. 이 말은 출력단 신호가 LOW - HIGH - LOW로 변화해야 한다는 것이다. 이것이 반복되면 주기를 갖는 것이다.

주기를 계산하기 위해 출력단 신호 변화를 단계별로 분석해보자.
가정 : 배선(WIRE)으로 인한 지연은 없다.

1. 입력신호 : HIGH -> 출력단 신호 : LOW
2. 입력신호 : LOW(1의 출력단 신호와 같다.) -> 출력신호 : HIGH
3. 입력신호가 출력신호로 전달되기 위해선 N 개의 인버터를 지나쳐야 한다. 1 스테이지 인버터 지연시간이 td이므로 스테이지 지연시간은 (N × td)이다.
4. RO 동작을 하기 위해선 결국 N 개의 스테이지를 두 번 반복해야한다.
5. 결국 주기 T는 (2×N×td)이며, 주파수는 주기의 역수 이므로 F = 1/(2×N×td)이다.
6. 만약 td = 6psec, N = 31이라면 주파수는 2.7GHz이다.


본인은 Absolute(이하 절대 지연)와 Normalized delay(이하 정규화 지연) 개념이 확립되지 않아서 이해하는데 애를 먹었다. 그럴만도 한게 아래 해설을 보자.(책 내용을 그대로 가져왔다.)

해답)
1. d = gh+p => d = 1×1+1=2
2. N 개 스테이지 RO는 원래 극성을 다시 얻기 위해 폐루프를 2번 반복해야하므로 2N개 스테이지 지연주기를 갖는다.
3. 따라서 주기는 T=2×2N=4N이고, 주파수는 1/4N이다.
4. 65nm 31개 스테이지 RO의 주파수는 1/(4×31×3ps)=2.7GHz이다.

본인은 이걸 보고서 순간 뇌정지가 와서 무슨 말인지 이해를 못했다. 하지만 절대 지연과 정규화 지연 해답을 자세히 살펴보면 어떤 뜻인지 파악할 수 있다.

4번에 다음이 생략되어 있다.
- 절대 지연과 정규화 지연은 아래 식의 관계에 있다.
td = d×τ
- 이상적인 인버터의 지연은 τ=3RC 이다.

따라서 td = 2×3×(10k ohm×0.1f F) = 2×3×1ps=6ps인 것이다.
(참고로 R, C값은 책에서 주어진 값이다.)

DBpia

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  • 대한기계학회
  • 대한기계학회 논문집 A권
  • 대한기계학회논문집 A권 제28권 제7호
  • 2004.07
  • 904 - 914 (11 pages)

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초록·키워드 목차 오류제보하기

In this paper, input-output velocity and force transmission characteristics of the Casing Oscillator which is a construction machine with 4 degrees of freedom are examined. After the Jacobian matrix is decomposed into the linear part and angular part, the velocity and force transmission characteristics for the linear and angular workspace are easily analyzed and visualized even if the Casing Oscillator has the spatial dimensional workspace with 4 DOF. Regarding the manipulability measure of the Casing Oscillator, the kinematic isotropic index and the manipulability measure which represent the isotropy and volume of the manipulability ellipsoid, respectively, are combined to coincidently consider them with respect to equivalent ranges and fluctuations. A performance of the Casing Oscillator is evaluated by the newly proposed manipulability measures.

SH-01 GAIA

GAIA | Synthesizer SH-01 신디사이저의 근본으로 회귀한 두꺼운 사운드와 명쾌한 사운드 메이킹을 실현하는 사운드 크리에이터를 위한 신세대의 신디사이저. GAIA(가이아)는, 버추얼 아날로그 신디사이저 음원을 탑재한 롤랜드 신디사이저 SH시리즈의 최신 라인 업입니다. OSC, FILTER, AMP, LFO, 각각의 엔벨로프로 구성된 신디사이저의 기본적인 설계를 답습하면서도, 사운드를 최대 3개 까지 레이어 하여 환상적인 음색을 창조할 수가 있는, 파워풀한 사운드 메이크가 가능합니다. 또, 공격적인 톤워크가 가능한 강력한 이펙트 섹션이나, 퍼포먼스에 위력을 발휘하는 아르페지에이터 기능 등을 갖추었습니다. 창세기부터 존재하고 있는 대지의 여신 「가이아」의 이름을 따서, 신디의 원점, 사운드 메이킹의 즐거움을 추구하는 리얼 신디사이저, 최첨단의 테크놀로지로 미지의 사운드를 창조할 수 있는 본격적인 신디사이저입니다.

3계통의 버추얼 아날로그 신디사이저 음원의 박력있는 사운드.

GAIA는, 아날로그 신디의 유려한 사운드가 매력인 버추얼 아날로그 신디사이저로 역대의 롤랜드 신디사이저 SH시리즈를 이어받은 프로 모델입니다. OSC(오실레이터), FILTER(필터), AMP(앰플리파이어-), 각 ENV(엔벨로프 제너레이터), LFO(로 프리퀀시-오실레이터)로 구성되는 신디 사운드를 최대 3개 까지 겹칠 수 있는 신개발 음원을 탑재하여 아날로그 특유의 굵고 심플한 신디 베이스로부터, 공격적인 리드 사운드, 시간에 따라 다양하게 캐릭터를 바꾸는 복잡한 패드 사운드까지, 존재감이 뚜렷한 폭넓은 사운드 메이킹이 가능합니다.
신디 사운드의 근본이 되는 오실레이터 웨이브는 7 타입×3의 21 종류를 갖추었습니다. 롤랜드 신디사이저를 시작한 왕년의 빈티지 아날로그 신디사이저 명기의 웨이브를 모델로 다채롭고 본격적인 신디 사운드를 만들어 낼 수 있습니다. 오실레이터 웨이브는, 쏘웨이브나 구형파, 싸인파 등, 기본적인 웨이브 타입은 물론, JP-8000이나 V-Synth GT에서 인기를 누렸던 「SUPER SAW」, 효과음을 만들 때 위력을 발휘하는 「NOISE」 등 풍부한 배리에이션을 준비하였습니다. 오실레이터 싱크나 링 모듈레이터로, 유연하고 존재감이 뚜렷한 금속음 등, 아날로그 신디를 방불캐하는 사운드를 공격적으로 만들 수 있습니다.
사운드에 강력한 개성을 플러스 할 수 있는 필터나 LFO는, 스무드한 음색 변화를 실현합니다. 슬라이더나 노브는, 실제의 조작과 사운드 변화에 위화감이 없도록, 부품 하나하나부터 철저하게 설계, 구축하였습니다.
최대 동시 발음수는 64음을 확보하였으며. 3계통의 신디 사운드를 겹치는 화려하고 풍부한 음색이나, 릴리스 타임이 긴 패드 사운드 등으로도, 소리가 깨지지 않고, 자연스러운 연주를 할 수 있습니다.

신디사이저의 기본에 따른 명쾌한 패널 레이아웃.

GAIA는, 신디사이저의 사운드 메이킹의 기본에 충실한 패널 디자인을 사용. 왼쪽으로부터 「오실레이터」→「필터」→「앰프」의 구성으로 소리의 흐름에 따른 명쾌한 레이아웃으로, 누구라도 알기 쉽게 직감적인 사운드 메이킹이 가능합니다. 음색 만들기시는 물론, 리얼 타임의 컨트롤도 요구되는 노브나 슬라이더등의 조작자도 다채롭게 갖추었습니다. 모든 파라미터가 패널위에 배치되어 있기 때문에, 에디트/컨트롤 하고 싶은 파라미터에 즉석에서 액세스 할 수 있습니다. 또한, 각 노브나 슬라이더는, 조작하기 쉬운 적당한 무게를 가진 부품을 사용하고 있으므로, 손에 친해지기 쉽고 쾌적한 컨트롤을 서포트합니다. 또, 패널상의 버튼은, 모두 백라이트를 사용하여 온/오프 상태나 셀렉트 하고 있는 모드를 한눈에 확인할 수 있고 또, 어두운 스테이지에서도 확실한 조작을 할 수 있습니다. 톤 1~3의 온/오프 버튼은, 사용 상황에 따라 색이 변화하며 오실레이터 싱크나 링 모듈레이터 사용 시에는 오렌지색으로 점등합니다.

공격적인 사운드 메이킹을 지원하는 강력한 이펙트 섹션.

GAIA는, 음색에 채색을 더해 이펙트 섹션도 충실합니다. 이펙트는 5 계통의 직렬 연결로, ON/OFF 만으로도 최대 192가지의 조합이 가능하여 사운드 메이킹의 가능성이 커집니다. 디스토션 계 이펙트는, 디스토션, 퍼즈, 비트 크래쉬의 3 종류를 갖추었습니다. 비트 크래쉬는, 공격적인 신디 사운드를 만들 때 최적입니다. 또, 모듈레이션계 이펙트의 플랜저, 페이저와 피치 시프터-, 템포 싱크도 가능한 패닝 딜레이를 갖추었습니다 한 딜레이 섹션, 스페이시인 신디 패드에는 빠뜨릴 수 없는 고품질 리버브 등, 개성적으로 표현력이 풍부한 사운드 메이킹을 지원하는 이펙트가 다수 탑재되어 있습니다. 또한, 1 액션의 버튼 조작으로 저음을 증강할 수 있는 「LOW BOOST」이펙트도 내장하여 File Allocation Table인 베이스 사운드에 효과적입니다. 각 이펙트는, 노브에 의한 컨트롤이 가능하고 상태를 리얼타임으로 변경할 수 있기 때문에, 음색 변화를 주는 파라미터로서도 활용할 수 있습니다.

사용성이 뛰어난 컴팩트 바디의 37건 사양. 전지 구동도 가능.

GAIA는, 3 옥타브의 37건 사양의 건반을 사용한 컴팩트한 디자인이므로, 라이브 스테이지/스튜디오/집을 불문하고, 좁은 공간의 세팅도 용이합니다. 불과 4.2 kg의 초경량 설계로 오실레이터계 운반이 쉽고, portability를 자랑합니다. 가지고 다니기 쉬운 핸들이 달려있고, 짊어지기 위한 배낭 벨트도 갖춘 캐링케이스 CB-37 SY(별매)를 사용하면, 어디든지 간편하게 운반할 수 있습니다. 또한, 건전지로 작동도 가능하여 AA형 니켈수소전지 8개로, 최대 5시간의 연주를 할 수 있으므로, 배터리구동이 가능한 스테레오 키보드 앰프 KC-110등과 조합하면, 전원 확보가 어려운 거리의 라이브와 같이 다양한 장소에서 활용하는 것이 가능합니다.

리얼타임 퍼포먼스에 위력을 발휘하는 다채로운 기능.

GAIA는, 리얼타임에서의 퍼포먼스에 위력을 발휘하는 기능을 다채롭게 갖추어 라이브 스테이지등에서 조금 색다른 신디사이저 사운드를 연출할 수 있습니다. 롤랜드 신디에서는 친숙한 D빔 콘트롤러는, 손으로 가려 다양한 효과를 리얼타임으로 제어할 수 있습니다. 피치/볼륨등의 컨트롤은 물론, 패널상의 거의 모든 파라미터를 할당 하는 것이 가능하며 파라미터를 직접 조작해 다이나믹한 사운드 변화를 낼 수가 있으므로, 아이디어 나름대로 참신한 스테이지 퍼포먼스도 가능합니다. 아르페지에이터-는 다채로운 64 종류의 패턴을 내장하였으며 최적의 아르페지오 패턴을 패치 마다 저장 할 수 있으므로, 스피디한 호출이 가능합니다. 또한 수소절의 프레이즈 녹음을 할 수 있는 PHRASE RECORDER 기능도 탑재하고있어 건반 연주의 연주의 외, 노브 등 콘트롤러의 조작만을 기록할 수 있습니다. 예를 들면 컥이나 레조난스의 필터링 조작을 기록해 두면, 필터에 의한 음색 변화를 자동으로 실시하면서 연주에 집중할 수도 있습니다. 그리고, 휴대용 오디오 플레이어를 연결 할 수 있는 EXT IN단자를 패널 위쪽에 갖추었습니다. 곡에 맞춘 연습은 물론, 라이브에서의 배킹 트랙의 재생에도 위력을 발휘합니다. 또한, EXT IN에는 센터 캔슬 기능도 갖추었습니다. 중앙에 정위치한 소리를 지우는 보통의 센터 캔슬 뿐만 아니라, 저음부의 베이스 드럼이나 베이스는 남긴 채 보컬이나 리드 악기를 지우는 등, 타입의 변경도 가능합니다.

USB 메모리/컴퓨터 단자 장착.

GAIA는, USB 메모리를 연결 할 수 있는 USB MEMORY 단자를 갖추었습니다 . USB 메모리에는 유저 패치를 저장할 있어으며. USB 메모리로부터 직접 설정을 호출할 수가 있기 때문에, 필요한 패치에 재빠르게 바꾸거나 본체로 저장할 수 있게됩니다. 또한 PHRASE RECORDER로 기록한 프레이즈도 USB 메모리에 저장 가능합니다. 또, GAIA는 USB 연결단자로 USB MIDI/AUDIO 모두 대응하고 있으므로, PC와 케이블 1개로 연결 하는 것만으로, MIDI 레코딩이나 오디오 레코딩을 할 수 있습니다. 별매의 DAW 소프트 웨어와 조합하면, 곡 프로듀스에 GAIA의 다이나믹한 사운드를 임포트 하는 것이 가능하게 됩니다. 하드웨어 신디만이 가능한 리얼타임 컨트롤을 활용해, 곡에 풍부한 표정을 더할 수 있습니다.

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건반 37건반 (벨로시티 대응) 최대 동시 발음 수 64음 음원구성 버추얼 아날로그 신디사이저 음원 (파트 수 : 1)
(오실레이터 + 필터 + 앰프 + 각 엔벨로프 + LFO) × 3
PCM 음원 (파트 수 : 15) 패치 메모리 프리셋 = 64
유저 = 64 OSC 파트 오실레이터 웨이브 (SAW, SQUARE, PULSE / PWM, TRIANGLE, SINE, NOISE, SUPER SAW)
노브 / 슬라이더 (PITCH, DETUNE, Pulse Width, Pulse Width Modulation)
엔벨로프 (Attack, Decay, Envelope Depth)
모듈레이션 (Oscillator Sync, Ring Modulation)
※ 톤 1의 OSC에 톤 2의 OSC가 모듈레이션으로 나옵니다. FILTER 파트 필터 유형 (LPF, HPF, BPF, PKG (-12dB / -24dB), BYPASS)
노브 (CUTOFF, RESONANCE, KEY FOLLOW)
엔벨로프 (Attack, Decay, Sustain, Release Envelope Depth) AMP 파트 노브 (LEVEL)
엔벨로프 (Attack, Decay, Sustain, Release) LFO 파트 LFO 쉐이프 (TRIANGLE, SINE, SAW, SQUARE, Sample & Hold, Random)
노브 / 슬라이더 (RATE, FADE TIME, PITCH DEPTH, FILTER DEPTH, AMP DEPTH)
템포 싱크 기능 (ON / OFF) 이펙트 DIST (Distortion, Fuzz, Bit Crash)
FLANGER (Flanger, Phaser, Pitch Shifter)
DELAY (Delay, Panning Delay (템포 싱크 기능))
REVERB (Reverb)
LOW BOOST (Low Boost)
노브 (CONTROL 오실레이터계 1, LEVEL) 컨트롤러 피치벤드 / 모듈레이션 레버
D빔 콘트롤러 아르페지오 프리셋 패턴 = 64 프레이즈 레코더 유저 = 8 트랙 수 = 1 연결 단자 OUTPUT 단자 (L / MONO, R) (표준 타입)
헤드폰 단자 (스테레오 표준 타입)
페달 단자 (TRS 표준 타입)
MIDI 단자 (IN, OUT)
USB COMPUTER (USB Hi-Speed Audio / MIDI 대응)
USB MEMORY (USB2 2.0 Hi-Speed 플래시 메모리 지원)
EXT IN 단자 (스테레오 미니 타입)
DC IN 단자 전원 DC9V (AC 어댑터 또는 충전식 니켈 수소 전지 AA타입 (별매) × 8) 소비 전류 600mA 연속 사용 시의 전지의 수명 니켈 수소 전지 = 약 5 시간 (USB 메모리 연결시 약 4 시간)
(전지의 사양이나 사용 상태에 따라 다릅니다.)
※ 망간 전지, 알칼리 전지는 사용 불가 부속품 설명서
가이드 북
CD-ROM (USB 드라이버)
DVD 비디오
AC 어댑터
전원 코드
보증서 별매품 키보드 스탠드 (KS-18Z)
※ 설치 높이가 1m 이하가 되도록 사용해주십시오
페달 스위치 (DP 시리즈)
익스프레션 페달 (EV-5)
USB 메모리 (M-UF2G) 외형 치수 / 질량 폭 (W) 689.3 mm 깊이 (D) 316.9 mm 높이 (H) 99.5 mm 질량 4.2 kg *AC 어댑터 제외

기술적 지표 AB-ratio

AB 비율은 시노하라 오사무 씨가 주가 예측을 위해 만들어 낸 오실레이터 계 기술적 지표입니다. 오실레이터 계열로 강약 비율, 즉 비율 인 판단을하는 경향 계 요소도 가지고 있다고 말할 수 있습니다.

1 일 가격 변동을 기반으로 시세의 움직임 인기 등 트렌드의 변화를 과학적으로 판단하는 것으로, 시장 자체의 과열 정도 (강도 또는 약한 에너지)와 인기 (강한 또는 약한 인기)와 누계로 판단 하고 있습니다.

  • 낮은 위치 (100 % 부근)에서 B 비율이 A 비율을 아래에서 위로 뺀 경우
  • A, B 비율이 높은 위치에서 급락하고 모두 70 %를 밑돌 경우
  • A 비율이 낮은 위치에서 에너지를 모으고있는 동안 B 비율이 높은 위치에서 A 비율에 접근 한 경우
  • B 비율이 300 % 이상에있을 때 반락 한 경우
  • B 비율이 상승 오실레이터계 이전의 3 배가 된 경우

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기술적 지표 Binary Wave(바이너리 웨이브)

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기술적 지표 Aroon(아룬)

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