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Smyrek | Tontechnik (Grzesinski, Christoph)
Smyrek | Tontechnik , SNR - LFO - BPM - LWL - MSB - VHF - PWM - noch nie gehört? Dass Tontechnik nicht nur aus Abkürzungen besteht, dürfte jedem klar sein. - Aber was verbirgt sich dahinter? Dieses praxisorientierte Lehrbuch ist speziell auf die Anforderungen in der Veranstaltungstechnik zugeschnitten. Die Orientierung an Rahmenlehrplan und Berufsalltag macht es absolut konkurrenzlos. Es ist nicht nur ein hervorragender Unterrichtsbegleiter, sondern wird auch im späteren Berufsleben wertvolle Dienste leisten. Die wichtigsten physikalischen Grundlagen der Akustik und der Elektrotechnik werden anschaulich vermittelt, ohne sich mit unnötigem Detailwissen aufzuhalten. Der Autor, selbst Ausbilder von Fachkräften für Veranstaltungstechnik, spannt den Bogen von wichtigen theoretischen Aspekten der Tontechnik über den Aufbau von Mischpulten und Tonanlagen bis hin zu nützlichen Praxistipps. Ein Kapitel zur Videotechnik rundet das Buch ab. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: völlig neu bearbeitete Auflage, Erscheinungsjahr: 20200930, Produktform: Kartoniert, Autoren: Grzesinski, Christoph, Auflage: 20004, Auflage/Ausgabe: völlig neu bearbeitete Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 588, Abbildungen: 714 Schwarz-Weiß- Abbildungen, 71 Schwarz-Weiß- Tabellen, Mit 152 Übungsaufgaben, Keyword: Akustik; Fachbuch; Lautsprecher; Lehrbuch; Mikrofon; Mischpult; Smyrek; Tonanlagen; Tontechnik; Veranstaltungstechnik; Videotechnik, Fachschema: Akustik~Veranstaltungstechnik~Mechanik, Warengruppe: HC/Mechanik/Akustik, Fachkategorie: Akustik und Tontechnik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XXIV, Seitenanzahl: 588, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Hirzel S. Verlag, Verlag: Hirzel S. Verlag, Verlag: S. Hirzel Verlag GmbH, Länge: 241, Breite: 169, Höhe: 35, Gewicht: 1169, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783777624990 9783777622309 9783777616759, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0250, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2395738
Preis: 53.00 € | Versand*: 0 € -
Bose T8S ToneMatch Mischpult - Mischpult
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Preis: 898.00 € | Versand*: 0.00 € -
Ockerman, Stephanie: Mastering Professional Scrum
Mastering Professional Scrum , For Scrum Teams and Agile Leaders who want to enable greater business agility, this book is a practical guide to overcoming challenges and maximizing the benefits of Scrum, unlike books that are focused on basic understanding of the framework, or are too heavy on theory. Mastering Professional Scrum is based on years of training, coaching, and working with Scrum to deliver products across many industry sectors, from startups to multinationals all around the world. The book begins with an overview of why business agility matters and why Scrum works. Then the authors cover the situations that cause organizations to have to change the way they do things, and the challenges of a rapidly evolving marketplace. Adopting an approach that is based on high quality and fast feedback helps to manage risk and provide the flexibility to adapt to changing requirements and situations. The importance of professionalism in the industry is introduced. Many Scrum implementations have drifted from the framework and/or are going through the motions without the true spirit of professionalism and transformation. This common pitfall will be examined using a case study to be referenced throughout the book. The case study will be representative of where many existing Scrum Teams and organizations may find themselves — a team has been doing Scrum and has seen some benefits, but there are still many challenges that arise from both within the team and from pressures in the organization and the market. , >
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Mastering the Arduino Uno R4
Programming and Projects for the Minima and WiFi Based on the low-cost 8-bit ATmega328P processor, the Arduino Uno R3 board is likely to score as the most popular Arduino family member so far, and this workhorse has been with us for many years. Recently, the new Arduino Uno R4 was released, based on a 48-MHz, 32-bit Cortex-M4 processor with a huge amount of SRAM and flash memory. Additionally, a higher-precision ADC and a new DAC are added to the design. The new board also supports the CAN Bus with an interface. Two versions of the board are available: Uno R4 Minima, and Uno R4 WiFi. This book is about using these new boards to develop many different and interesting projects with just a handful of parts and external modules, which are available as a kit from Elektor. All projects described in the book have been fully tested on the Uno R4 Minima or the Uno R4 WiFi board, as appropriate. The project topics include the reading, control, and driving of many components and modules in the kit as well as on the relevant Uno R4 board, including LEDs 7-segment displays (using timer interrupts) LCDs Sensors RFID Reader 4×4 Keypad Real-time clock (RTC) Joystick 8×8 LED matrix Motors DAC (Digital-to-analog converter) LED matrix WiFi connectivity Serial UART CAN bus Infrared controller and receiver Simulators ... all in creative and educational ways with the project operation and associated software explained in great detail.
Preis: 39.95 € | Versand*: 5.95 €
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Wann ist ein Standardfehler groß?
Ein Standardfehler ist groß, wenn er im Verhältnis zur Schätzung oder dem Mittelwert der Stichprobe einen signifikanten Anteil ausmacht. Dies bedeutet, dass die Genauigkeit der Schätzung durch den Standardfehler beeinträchtigt wird. Ein großer Standardfehler kann darauf hinweisen, dass die Stichprobe nicht repräsentativ ist oder dass die Varianz in der Population hoch ist. In der Regel wird ein Standardfehler als groß angesehen, wenn er etwa 10-20% der Schätzung ausmacht. Ein großer Standardfehler kann die Interpretation von Studienergebnissen erschweren und die Zuverlässigkeit der Schlussfolgerungen beeinträchtigen.
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Was bedeutet ein hoher Standardfehler?
Ein hoher Standardfehler deutet darauf hin, dass die Datenpunkte in einer Stichprobe weit verstreut sind und die Schätzung des Mittelwerts oder anderer statistischer Kennzahlen ungenau ist. Dies kann auf eine geringe Stichprobengröße, eine hohe Varianz der Daten oder eine ungenaue Messung zurückzuführen sein. Ein hoher Standardfehler kann die Zuverlässigkeit von statistischen Analysen beeinträchtigen und die Interpretation der Ergebnisse erschweren. Es ist wichtig, den Standardfehler zu berücksichtigen, um fundierte Schlussfolgerungen aus den Daten ziehen zu können und die Genauigkeit der Ergebnisse zu bewerten.
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Was sagt mir der Standardfehler?
Der Standardfehler ist ein Maß dafür, wie genau der geschätzte Parameter in einer Stichprobe ist. Er gibt an, wie stark die Schätzung des Parameters von verschiedenen Stichproben abweichen kann. Ein hoher Standardfehler deutet darauf hin, dass die Schätzung des Parameters weniger präzise ist, während ein niedriger Standardfehler auf eine genauere Schätzung hinweist. Der Standardfehler wird oft verwendet, um das Vertrauensintervall für den geschätzten Parameter zu berechnen und um statistische Tests auf Signifikanz durchzuführen. Insgesamt gibt der Standardfehler wichtige Informationen darüber, wie zuverlässig die Schätzung eines Parameters in einer Stichprobe ist.
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Wie groß darf der Standardfehler sein?
Der Standardfehler misst die Genauigkeit der Schätzung des Mittelwerts einer Stichprobe. Er gibt an, wie weit die Schätzung des Mittelwerts von dem tatsächlichen Mittelwert der Population abweichen kann. Ein kleiner Standardfehler deutet darauf hin, dass die Stichprobe eine gute Schätzung des Populationenmittelwerts liefert. Die Größe des akzeptablen Standardfehlers hängt von der Forschungsfrage und dem Kontext ab. In der Regel wird ein kleinerer Standardfehler bevorzugt, da er eine genauere Schätzung des Mittelwerts ermöglicht. Es gibt jedoch keine feste Regel, wie groß der Standardfehler sein darf, da dies von verschiedenen Faktoren abhängt, wie z.B. der Stichprobengröße und der Varianz der Population.
Ähnliche Suchbegriffe für Standardfehler:
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Mastering the Arduino Uno R4 Bundle
Mastering the Arduino Uno R4 Based on the low-cost 8-bit ATmega328P processor, the Arduino Uno R3 board is likely to score as the most popular Arduino family member so far, and this workhorse has been with us for many years. Recently, the new Arduino Uno R4 was released, based on a 48-MHz, 32-bit Cortex-M4 processor with a huge amount of SRAM and flash memory. Additionally, a higher-precision ADC and a new DAC are added to the design. The new board also supports the CAN Bus with an interface. Two versions of the board are available: Uno R4 Minima, and Uno R4 WiFi. This book is about using these new boards to develop many different and interesting projects with just a handful of parts and external modules, which are available as a kit from Elektor. All projects described in the book have been fully tested on the Uno R4 Minima or the Uno R4 WiFi board, as appropriate. The project topics include the reading, control, and driving of many components and modules in the kit as well as on the relevant Uno R4 board, including LEDs 7-segment displays (using timer interrupts) LCDs Sensors RFID Reader 4×4 Keypad Real-time clock (RTC) Joystick 8×8 LED matrix Motors DAC (Digital-to-analog converter) LED matrix WiFi connectivity Serial UART CAN bus Infrared controller and receiver Simulators ... all in creative and educational ways with the project operation and associated software explained in great detail. Arduino Uno R4 Minima The Arduino Uno R4 is powered by the Renesas RA4M1 32-bit ARM Cortex-M4 processor, providing a significant boost in processing power, memory, and functionality. The WiFi version comes with an ESP32-S3 WiFi module in addition to the RA4M1, expanding creative opportunities for makers and engineers. The Uno R4 Minima is an affordable option for those who don't need the additional features. The Arduino Uno R4 runs at 48 MHz, which provides a 3x increase over the popular Uno R3. Additionally, SRAM has been upgraded from 2 kB to 32 kB, and flash memory from 32 kB to 256 kB to support more complex projects. Responding to community feedback, the USB port is now USB-C, and the maximum power supply voltage has been raised to 24 V with an enhanced thermal design. The board includes a CAN bus and an SPI port, enabling users to reduce wiring and perform parallel tasks by connecting multiple shields. A 12-bit analog DAC is also provided on the board. Technische Daten Microcontroller Renesas RA4M1 (ARM Cortex-M4) USB USB-C Programming Port Pins Digital I/O Pins 14 Pins Analog input pins 6 DAC 1 PWM pins 6 Communication UART 1x I2C 1x SPI 1x CAN 1x CAN Bus Power Circuit operating voltage 5 V Input voltage (VIN) 6-24 V DC Current per I/O Pin 8 mA Clock speed Main core 48 MHz Memory RA4M1 256 kB Flash, 32 kB RAM Dimensions 68.9 x 53.4 mm Downloads Datasheet Schematics Dieses Bundle enthält: Mastering the Arduino Uno R4 (Einzelpreis: 40 €) Arduino Uno R4 Minima (Einzelpreis: 20 €)
Preis: 49.95 € | Versand*: 5.95 € -
SSL 2+ Recording Pack
SSL2+ Interface mit erstklassigen Mikrofonvorverstärkern, Geschlossener SSL SHP-20 Kopfhörer für detaillierte, originalgetreue Wiedergabe, SSL SMC-80 Kondensatormikrofon für nuancierte Aufnahmen von Sprache, Gesang und Instrumentensignalen, Angesagte Software Lizenzen für kreative, lebendige Produktionen,
Preis: 348.00 € | Versand*: 0.00 € -
MG06X Mischpult
Die MG-Serie umfasst zahlreiche Modelle mit 6 bis 20 Kanälen, die sich für viele verschiedene Aufgaben anbieten. Die intuitive Benutzeroberfläche, die robuste Bauweise, die hohe Klangqualität und die flexible Konzeption dieser zuverlässigen Konsolen sind in der Kompaktklasse konkurrenzlos und sorgen dafür, dass großartigen Mischungen wirklich gar nichts mehr im Wege stehen sollte.
Preis: 199.00 € | Versand*: 0.00 € -
Bose T4S ToneMatch Mischpult - Mischpult
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Preis: 629.00 € | Versand*: 0.00 €
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Was ist ein Standardfehler in der Statistik?
Ein Standardfehler in der Statistik ist eine Maßzahl, die die Streuung der Schätzungen um den wahren Parameter angibt. Er gibt an, wie genau die Stichprobenstatistik den wahren Parameter schätzt. Ein kleinerer Standardfehler deutet auf eine präzisere Schätzung hin, während ein größerer Standardfehler auf eine ungenauere Schätzung hinweist. Der Standardfehler wird oft verwendet, um Konfidenzintervalle zu berechnen und Hypothesentests durchzuführen. Er ist ein wichtiger Bestandteil der Inferenzstatistik und hilft dabei, die Zuverlässigkeit von Schätzungen zu beurteilen.
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Warum werden beim Standardfehler der Mittelwertsdifferenz die Streuungen addiert?
Beim Standardfehler der Mittelwertsdifferenz werden die Streuungen addiert, da es sich um eine Kombination von zwei unabhängigen Stichproben handelt. Durch die Addition der Streuungen wird die Unsicherheit berücksichtigt, die durch die Variabilität in beiden Stichproben entsteht. Dies ermöglicht eine genauere Schätzung des Standardfehlers der Mittelwertsdifferenz.
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Wie gelange ich vom Konfidenzintervall zum Standardfehler in der Statistik?
Um vom Konfidenzintervall zum Standardfehler zu gelangen, musst du das Konfidenzintervall in eine Formel umstellen, die den Standardfehler enthält. Das Konfidenzintervall wird normalerweise mit der Formel "Schätzwert ± (Z-Wert * Standardfehler)" berechnet. Indem du diese Formel umstellst, kannst du den Standardfehler isolieren und berechnen.
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Was ist in der Statistik der Unterschied zwischen Standardabweichung, Standardfehler und Varianz?
Die Standardabweichung ist ein Maß für die Streuung der Daten um den Durchschnittswert. Sie gibt an, wie weit die einzelnen Datenpunkte vom Durchschnitt entfernt sind. Der Standardfehler ist ein Maß für die Unsicherheit der Schätzung des Durchschnittswerts. Er gibt an, wie genau der Durchschnittswert aufgrund der Stichprobengröße geschätzt werden kann. Die Varianz ist das Quadrat der Standardabweichung und gibt an, wie stark die Daten um den Durchschnittswert streuen.
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