«Что лучше матрица pls или ips?» — Яндекс Кью

Популярное

Сообщества

Анонимный вопрос

10 августа 2018  ·

137,5 K

ОтветитьУточнить

Mob-Mobile.ru — все о мобильной технике и операторах

3,3 K

🌟 Помогаем решить проблемы пользователей, связанные с современными гаджетами и девайсами  · 19 июл 2020  · mob-mobile.ru

Отвечает

Антон Харламов

Всё зависит от устройства, в котором используется матрица. По своим характеристикам PLS является более продвинутой, поскольку имеет меньшее время отклика и способна обеспечить более высокую плотность пикселей. Что касается углов обзора – они абсолютно одинаковы как у PLS, так и у IPS.

Подсветка здесь вообще никаким боком: матрицы отличаются исключительно расположением слоев управляющих элементов.

Мониторы и телевизоры с PLS матрицами дороже, но и качество изображения у них выше. В мобильных устройствах от этого типа экранов практически отказались, поскольку он проигрывает любым OLED дисплеям во флагманских моделях и слишком дорог для среднего и бюджетного сегментов.

Более подробно о PLS можно прочитать здесь.

Сайт о смартфонах и других умных гаджетах: обзоры, новости, лайфхаки

Перейти на mob-mobile.ru

44,6 K

Комментировать ответ…Комментировать…

Александр Грубер

10,4 K

Engineer — programmer ⚡⚡ Разбираюсь в компьютерах, технике, электронике, интернете и…  · 12 нояб 2019  ·

gruber

PLS матрицы сейчас почти не выпускают. Наиболее популярные сегодня — это IPS и VA-матрицы. Поэтому наверняка лучший выбор — IPS. Основным преимуществом данной матрицы являются широкие углы обзора, которые немногим лучше, чем в VA-матрицах. Также IPS обладают более приятной картинкой для глаз, потому как не такие контрастные и яркие как VA. Более подробно почитать о… Читать далее

27,9 K

Сергей Стефанов

9 декабря 2019

Добрый день, а почему сейчас почти не выпускают? (PLS) Прочитал сравнение PLS и IPS — здесь явно видно, что PLS… Читать дальше

Комментировать ответ…Комментировать…

Первый

Стефанович Александр

13

Инженер строитель + инженер программист…  · 11 нояб 2019

IPS лучше… Преимущества и недостатки матриц PLS: — Высокая яркость — Хорошая цветопередача — Широкие углы обзора — Низкое потребление энергии — Большое время отклика — Низкая контрастность — Неравномерная подсветка матрицы Читать далее

35,9 K

Александр Пытьев

24 июля 2020

Вы смешали в кучу преимущества и недостатки. PLS это IPS от Samsung. Приведите пример сравнительных тестов, если таковые были.

Комментировать ответ…Комментировать…

Руслан.М

47

6 сент 2020

Однозначного ответа нет. PLS — это разработка Самсунг, как альтернатива матрице IPS. Очевидно, корпорации нужна была собственная разработка и можно сказать, что PLS точно не хуже IPS. А скорее всего — лучше. Лично мне в PLS нравится их глубокий чёрный цвет. по-настоящему чёрный, а не очень тёмный серый, как у IPS… Хотя, если приглядеться, то и PLS это тоже серый… Читать далее

12,5 K

Комментировать ответ…Комментировать…

Tudor

9,3 K

Коротко о себе : моим родителям не стыдно.  · 15 авг 2018

Зависит от суммы, которую вы готовы потратить. IPS подойдет для фотографов,дизайнеров и т. п., а PLS ориентируется на более широкую аудитории, увлекающейся играми и кино.

19,8 K

Комментировать ответ…Комментировать…

Вы знаете ответ на этот вопрос?

Поделитесь своим опытом и знаниями

Войти и ответить на вопрос

1 ответ скрыт(Почему?)

PLS матрица — что это?

Главная » Советы

Диагональ дисплея и тип его матрицы – ключевые параметры при выборе телевизора или монитора. На сегодняшний день актуальны 2 типа: IPS и PLS. Эта статья расскажет о PLS матрице, ее достоинствах, недостатках и о том, чем она лучше IPS.

Содержание

1. PLS
2. Достоинства и недостатки PLS-матрицы
3. А что лучше: PLS или IPS

PLS

PLS улучшает свойства IPS и снижает стоимость производства

Это разработка компании «Самсунг», основанная на технологии IPS (подвид ЖК панелей), появившаяся в 2011 году. Целью ее создания было улучшение свойств IPS и снижение стоимости производства.

Принцип ее работы основан на линейном переключении жидких кристаллов, составляющих пиксели, в плоскости.

Их молекулы моментально меняют свое состояние при приложении напряжения. Это позволяет уменьшить время отклика, увеличить угол обзора до 180º и в целом повысить яркость изображения

Время отклика PLS-матрицы: от 8 мс

К достоинствам можно отнести:

• углы обзора: до 180º без искажений изображения для пользователя;
• высокая плотность пикселей;
• поддержка цветового диапазона sRGB;
• низкое энергопотребление;
• хорошая цветопередача и яркость изображения.

Недостатки тоже есть:

• цена, сопоставимая с устройствами, оснащенными IPS-матрицами;
• время отклика: от 8 мс;
• проблемы с отображением черного цвета: он недостаточно глубокий в сравнении с VA-матрицами, но глубже, чем у IPS.

А что лучше: PLS или IPS

Одно и то же изображение, выведенное на телевизоры с этими типами матриц, для обычного пользователя будет выглядеть одинаково.

Но это не совсем верно.

На устройстве с PLS экраном оно ярче, сочнее и не будет мерцать. Из-за последнего при долгом просмотре сериалов не болят глаза.

Углы обзора IPS и PLS приблизительно равны, что позволяет поставить телевизор в центре комнаты и смотреть его, усевшись не параллельно устройству, а полукругом вокруг него.

Время отклика тоже равное и находится в диапазоне 6-10 мс. PLS на 10% меньше потребляет электроэнергии. Это немного, но может снизить счет за электричество. Поэтому, в целом, PLS лучше IPS.

Подводя итог, можно сказать, что PLS более продвинутый вариант IPS. Этот тип матриц подойдет для профессиональной работы с изображениями, видео и для игр из-за более точной передачи яркости и насыщенности цветов.

Для просмотра видео, серфинга, офисной работы будет достаточно IPS.

Похожие статьи

Рейтинг

( Пока оценок нет )

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:

Частичная регрессия наименьших квадратов (PLS)

Частичная регрессия наименьших квадратов (PLS) часто используется, когда имеется много независимых переменных, возможно, коррелированных. Доступно в Excel с XLSTAT.

Частичная регрессия наименьших квадратов (PLS)

Частичная регрессия наименьших квадратов (PLS) — это быстрый, эффективный и оптимальный метод регрессии, основанный на ковариации. Это рекомендуется в случаях регрессии, когда число объясняющих переменных велико и существует вероятность мультиколлинеарности между переменными, т. е. корреляции независимых переменных.

XLSTAT предоставляет полный метод регрессии PLS для моделирования и прогнозирования ваших данных в Excel. XLSTAT предлагает несколько стандартных и расширенных опций, которые позволят вам получить более глубокое представление о ваших данных:

• Выбрать несколько переменных ответа в одном анализе
• Использовать вариант перекрестной проверки «исключить одну» (LOO)
• Автоматически выбирать количество компонентов сохранить по одному из нескольких критериев или выбрать этот номер вручную
• Выберите между быстрым алгоритмом и более точным.

Что такое частичная регрессия методом наименьших квадратов?

Регрессия с частичными наименьшими квадратами (PLS) — это метод, который сводит переменные, используемые для прогнозирования, к меньшему набору предикторов. Эти предикторы затем используются для выполнения регрессии.

Идея регрессии PLS состоит в том, чтобы создать, начиная с таблицы с n наблюдениями, описанными переменными p, набор из h компонентов с помощью алгоритмов PLS 1 и PLS 2

Некоторые программы отличают PLS 1 от PLS 2. PLS 1 соответствует случаю, когда имеется только одна зависимая переменная . PLS 2 соответствует случаю, когда имеется несколько зависимых переменных . Алгоритмы, используемые XLSTAT, таковы, что PLS 1 является только частным случаем PLS 2.

Уравнения модели регрессии с частичными наименьшими квадратами

PCR), если модели должны быть рассчитаны для нескольких зависимых переменных, расчет моделей представляет собой просто цикл по столбцам таблицы зависимых переменных Y. В случае регрессии PLS ковариационная структура Y также влияет на вычисления .

Уравнение регрессионной модели PLS запишет:

Y = ThC’h + Eh = XWh*C’h + Eh = XWh (P’hWh)-1 C’h + Eh

, где Y — матрица зависимые переменные, X — матрица объясняющих переменных. Th, Ch, W*h, Wh и Ph — матрицы, сгенерированные алгоритмом PLS, а Eh — матрица остатков.

Матрица B коэффициентов регрессии Y на X с компонентами h, полученными с помощью алгоритма регрессии PLS, определяется как:

B = Wh(P’hWh)-1C’h Примечание: регрессия PLS приводит к линейной модели, как это делают OLS и PCR.

Результаты регрессии PLS: корреляция, диаграммы наблюдений и побочные диаграммы

Большим преимуществом регрессии PLS по сравнению с классической регрессией являются доступные диаграммы, описывающие структуру данных. Благодаря графикам корреляции и загрузки легко изучать взаимосвязь между переменными. Это могут быть отношения между объясняющими переменными или зависимыми переменными, а также между объясняющими и зависимыми переменными. График оценки дает информацию о близости выборки и структуре набора данных. Побочный сюжет собирает всю эту информацию на одной диаграмме.

Прогнозирование с частичной регрессией методом наименьших квадратов

Регрессия PLS также используется для построения прогностических моделей. XLSTAT позволяет прогнозировать значения новых выборок.

Общие замечания о PLS-регрессии

Три метода: Частичная регрессия наименьших квадратов (PLS) , Регрессия главных компонентов (PCR) , которая основана на анализе главных компонентов (PCA) и Обыкновенная регрессия наименьших квадратов ( OLS) , которая представляет собой обычную линейную регрессию – дают те же результаты, если количество компонентов, полученных в результате анализа основных компонентов (PCA) в ПЦР, или из Регрессия PLS равна количеству независимых переменных.

В чем разница между регрессией PCR и PLS?

Компоненты, полученные из регрессии PLS, основанной на ковариации, построены таким образом, чтобы максимально точно объяснить Y, а компоненты PCR построены для максимально возможного описания X. Это объясняет, почему регрессия PLS превосходит PCR, когда цель сильно коррелирует с направлением данных, которые имеют низкую дисперсию. Программное обеспечение XLSTAT-PLS позволяет частично компенсировать этот недостаток ПЦР, позволяя выбирать компоненты, наиболее коррелирующие с Y.

Вот пример того, как выполнить регрессию методом частичного наименьших квадратов (PLS) .

PLS — Частичная регрессия методом наименьших квадратов

PLS — Частичная регрессия методом наименьших квадратов

Основы статистики содержит материалы различных лекций и курсов Х. Лонингера по статистике, анализу данных и хемометрике…… щелкните здесь для получения дополнительной информации.

Главная Многомерное моделирование данных PLS Частичная регрессия методом наименьших квадратов	Индекс
См. также: Регрессия главных компонентов, Моделирование со скрытыми переменными, Оценка производительности PLS-DA
Модели частично наименьших квадратов (PLS) основаны на главных компонентах обоих независимые данные X и зависимые данные Д . Основная идея состоит в том, чтобы вычислить главную компоненту оценки X и Y матрица данных и настроить модель регрессии между оценками (а не исходными данными). Таким образом, матрица X разлагается на матрица T (матрица баллов) и матрица P’ (матрица нагрузок) плюс матрица ошибок E. Матрица Y разлагается на У и Q и термин ошибки F . Эти два уравнения называются внешними отношениями. Цель алгоритма PLS состоит в том, чтобы минимизировать норму F при сохранении соотношения между X и Y по внутреннему соотношению U = БТ . Важным моментом при настройке модели PLS является принять решение для оптимального числа a из основные компоненты, задействованные в модели PLS. Хотя это можно сделать из критерии вариации для других моделей, для PLS оптимальное количество компонентов должно быть определено эмпирически путем перекрестная проверка модели PLS с использованием все большее количество компонентов. Модель с наименьшим значением ДАВЛЕНИЯ можно считать «лучшей» моделью. Обратите внимание, что существует несколько различных алгоритмов выполнения частичной регрессии методом наименьших квадратов, имеющей разные имена и показывает незначительные различия в полученных результатах. Часто используемый итеративный алгоритм — NIPALS («нелинейный итеративный частичный метод наименьших квадратов») алгоритм, который является версией степенного метода для извлечения собственных векторов матрица. PLS также можно рассчитать с помощью разложения по сингулярным числам, которое обычно намного быстрее, чем NIPALS. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт