#好物找好主人
#一代名機
#剪影片可勝任
#本體漂亮
iMac(Retina 5K, 27-inch, Late 2014)
CPU 3.5GHz 四核 Intel Core i5
Ram 32 GB 1600 MHz DDR3 （已升級至32GB）
顯卡 AMD Radeon R9 M290X 2GB
儲存設備 1TB Fusion Drive
視訊支援與攝錄鏡頭 FaceTime HD 攝錄鏡頭
同時支援內建顯示器的完整原生解析度，及一部外接顯示器，最高可達 3840 x 2160 像素
音訊：
立體聲揚聲器
雙麥克風
耳機連接埠
耳機/光纖數位音訊輸出 (迷你插孔)
支援具備麥克風的 Apple iPhone 耳機
Apple 介紹 https://support.apple.com/kb/SP707?locale=zh_TW
已裝好乾淨系統
個人使用經驗剪片完全沒問題
速度和我2017 MBP15 還快
目前還可繼續升級新OS
保固：當然已過保，不過坊間很多維修高手
因為無外盒體積關係，限板橋面交自取（體積不方便運送）
價格： 37000，有興趣下方+1留言或訊息
不含鍵盤滑鼠（請自備）
可加購圖一的Magic Keyboard $2500
後來新買的
https://www.apple.com/tw/shop/product/MLA22CT/A/%E5%B7%A7%E6%8E%A7%E9%8D%B5%E7%9B%A4-%E4%B8%AD%E6%96%87-%E6%8B%BC%E9%9F%B3
數位音訊輸出 在 Re: [閒聊] 數位會不會失真? - 看板Headphone 的推薦與評價
※ 引述《max8201 (我是一隻小笨狗)》之銘言：
原PO想必對這領域很有興趣，我可以稍微幫你補充關鍵字，
然後可以照著關鍵字找相關的文章文獻，可以學到很多東西，
說不定原PO越做越有興趣，改天就來自己開發DAC系統!
不過小弟雖然是IC相關，但不是做D/A 也不是做音響的，
DSP成績也很爛，演算法不太懂，音響學也是一知半解，
如果有甚麼錯誤的地方，還請版上各位大大補充一下。
: 在開始閒聊一切以前先說:數位本身就是一種失真
所有的訊號都是失真的，在處理訊號的時候，
都是用 "訊號與雜訊比" (S/N ratio) 來當作基準，
數位的抗雜訊能力比較高，類比的抗雜訊能力比較低，並沒有絕對的數值可以參考，
不過只要失真還在規格範圍，人體的感官察覺不到的話，那就無所謂啦!
: 因為聲音是一種類比訊號，被記錄轉換為電壓訊號後，進行數位採樣
: 例如:https://ppt.cc/-vAh
: 橫軸以44.1kHz (每秒切44.1k刀) 縱軸則被量化為2的16次方來儲存
: 而在類比轉數位取樣時，是一個區間1/44100秒內的一個電壓訊號
: 不一定是一個定值，所以都是取最大V (PCM格式標準規範下)
: 於是一個WAV裡面就很多被量化的數位資料，等待著被轉換為電壓訊號
: 如果只是單純的轉換回去會發生什麼事?
: 就是階梯狀的一個訊號，通常來說再以一個低通濾波來讓他變圓滑
: 當然不是這麼簡單，否則就不會有DAC從200元-數十萬元的差別了
: 所以D-A, 數位電路的部分，只要數位接受晶片及數位類比轉換晶片確定，基本上各品牌
: 其實都大同小異，大部分都是採用買來的classic電路。
: 所以買DAC真正在買的價值還是後面的類比處理。
市面上有很多廠商提供規格很好的DAC chip，有些還有內建DSP，
不過要發揮這些晶片的實力還需要：
1. 乾淨的電源 與 穩定的時脈
2. 散熱 與 體積的取捨
3. 支援格式還需要周邊電路的配合
這也許就是價差很大的原因吧!
另外小弟有聽過的說法是，市面上的DAC系統的DAC晶片都是同一個系列的原因，
不外乎如果只有支援 16-bits 44.1KHz 這樣古老的規格，核心DAC chip規格也許很高，
在16-bits 44.1KHz下聽起來也許有差，但沒有周邊電路配合，
變成chip很貴，周邊很便宜，發揮不出實力，音響就是講求matching 搭配，
甚麼樣的前端就要相配的後極，所以低階DAC系統用好的晶片去做效益太低。
如果你對DAC chip原理有興趣，再參考下面的。
INL DNL https://www.maximintegrated.com/app-notes/index.mvp/id/641
要做好DAC核心晶片部分有很多技巧，為了讓INL DNL 在規格範圍內，
DWA(Data Weighting Averaging)是一個基本的技術，
利用隨機/平均的開啟電流鏡，來達到平均掉每個電流鏡的誤差，
達到所要求的SNR、SNDR。
或是結合DAC與Class D amplifier，DAC輸出不是階梯的方式，
直接使用PWM輸出架構，這樣輸出只要稍微濾波，似乎可以直接接上耳機。
: 而剛講到數位訊號的採樣完後，究竟數位訊號怎麼輸出到DAC
: 電壓訊號總是要隨著時間一筆一筆傳送，也就是如同原採樣的時間 44.1kHZ
: 有點像是按照同樣的頻率在把訊號吐出去，所以WAV裡面應該是沒有儲存時間檢查檔案的。
這是音源編碼的領域，
雖然沒有直接紀錄時間刻度，不過wav檔裡面有標頭檔，
紀載了這個檔案的取樣頻率，bit數等等的資料，照這些資料去還原，
不考慮硬體的非理想效應下，就會得到每一筆資料的時間。
: 但問題來了
: 現實中哪裡有真正的44.1kHZ?
: 不管是類比轉數位的採樣，還是從電腦要數位輸出的採樣
: 都不可能是真正的44.1kHZ
: 我從WaveLength 的官網看到說 即使44.08kHZ 也還是正常的運算誤差
: (再看他們DDC 的產品設計介紹提到)
: 姑且先不論類比採數位的錄音室究竟Clock準不準，電腦的Clock當然不可能準了
: 且通常還是48KHz，但這樣無彷，反正就算是真正的44.1KHZ的電腦，我猜原檔案的採樣也
: 不是44.1KHz。
錄音室領域：
在錄音的時候，相信負責任的錄音師是用高過44.1KHz/ 16bits 的規格去錄製的，
然後錄製時，會使用一組獨立的Clock去當作他的取樣率，讓ADC能正常工作，
這個clock的取樣率可以超過市面上規格很多很多，
然後要發售時，再用軟體轉成低規格的大眾格式。
所以這組clock的jitter，會變成錄音檔與原聲音的誤差來源，
最多再經過DSP，勉強抑制掉一些雜訊，相信負責任的錄音師會用很好的clock去處理，
讓clock的誤差比現場的自然噪音還低。
不過用戶端的clock是不是這麼精準，也許不是最主要的問題，
一般來說電腦的電壓源的其他雜訊的 noise floor，會高過jitter的 noise floor，
換好一點的電供或訊源，效果應該會比外接clock明顯。
: USB非同步傳輸
: 所以有聰明的人發明了非同步傳輸，Clock是從DAC端開始送出，有點像是DAC放了個棋子
: 在電腦那邊(驅動) ，那DDC及DAC的Clock是真正的44.1kHz嗎?
: 腦補區:
: 應該是用傳封包的方式(傳檔案的方式)給DDC接收到，在進行數位檔案轉電壓的動作。
非同步有個關鍵字，handshake asynchronous
這個跟電腦的clock無關，非同步就是一筆一筆傳資料，傳到DAC系統放在暫存器內，
暫存器滿了就把ok的訊號往下拉，通知電腦晚點再傳。
DAC撥音樂就是把資料，根據DAC的clock，一筆一筆送出，
所以誤差是 錄音的jitter noise + DAC 的 jitter noise
至於這兩個雜訊相加，noise floor 會變高還是不變，就很難說了。
: 超取樣
: 當然還有另外一些人也是聰明的不得了。
: 用超取樣的方式，用高於其兩倍以上的頻率去取樣，以量取勝
: 等於是說原本0110的訊號變成00111100，當然也有可能變成01111100 也有可能變成
: 00111110之類的....去消除沒有真正的44.1kHZ這件事。
: 不過這個誤差就變小了，原本0110可能誤差為0.2kHz因為被超取樣，某種程度上誤差就
: 降低了，但是隨之錯誤率也增加(因為莫名的取樣數變多)，所以變好變壞?
超取樣 oversampling
常見於ADC的技術，同樣的時間內，多取幾筆資料，可以提高A/D 轉換過去的SNR，
增加A/D 的 有效位元(ENOB)，本來只有14bit 是正確的(高於所有失真+noise floor)，
變成16bit是正確的(高於所有失真+noise floor)。
0110 → 00111100 是把bit 數提高，不能說這就是超取樣。
另外DSP中也有oversampling這個技術，把訊號重新用比較高的取樣率重新取樣，
會帶有升頻的效果，下面會提到。
: 昇頻
: 當然也有些人用昇頻的方式用44.1kHz接到訊號後，以運算法的方式重生數位電壓訊號
: 類似非同步的概念，以運算IC的Clock重生更高Clock的訊號再以同樣的Clock丟給DAC
: 腦補區 或者重生44.1kHz(沒聽過重生44.1k)
: 是好是壞?
: 反正都沒人是準的，死馬當活馬醫
升頻，是modulation 的一種
https://analoglib.net/wordpress/wp-content/uploads/2013/05/image11.png
類比端來說，舉chopper stabilization 當例子，
把訊號頻率，調變到高於雜訊的頻率，經過電路後，再把原訊號變回來，
此時訊號調變兩次，變回原頻率，
雜訊調變一次，跑到高頻，
這時候就可以簡單的用低通濾波器濾掉。
數位端的話，就是DSP上使用的升頻(up-sample) 或是oversampling，
是把把數位訊號重新取樣，改變取樣頻率，
多出來的資料補零，於是在頻域上會有很多原本的訊號，分佈於較高的取樣頻率，
可以實現很多數位演算法，升頻(up-sample )與降頻(down sample)是DSP的基礎做法。
至於在DAC上或是播放軟體看到oversampling 多半是源訊號升頻之後，
訊號佔取樣頻率寬度變窄，可以使用簡單的數位濾波器做濾波，
減輕濾波器的負擔，讓訊號濾的比較乾淨!
詳細：
Upsampling (D/A 數位端) 與 Oversampling (A/D 類比端)的不同
Upsampling vs. Oversampling for Digital Audio
https://www.audioholics.com/audio-technologies/upsampling-vs-oversampling-for-digital-audio
Upsample 在DSP的例子
ex. anti-aliasing
https://www.youtube.com/watch?v=kKb_9rmTnHY
不過小弟不太了解演算法，這個就要請教懂DSP的人。
: 那話說回來這些失真人究竟能不能分辨?如果不能分辨，那麼就算可允許的失真範圍?
: 我先前找到一個網站: https://tonometric.com/adaptivepitch/
: 我自己亂測試自己大概可以分別出 1.5Hz左右的分別
: 中央C的LA為440Hz 假設440HZ 與 441Hz同時出現我能分別(假定神人能分辨1Hz)
: 假定為sin函數:和差化積後，出現sin[(w1+w2)/2]*sin[(w1-w2)/2]
: 也就是我能辨別的388080 Hz 這個Hz在腦中
: 大家都以為440HZ 真的就是一個440Hz的sin嗎?
: 當然不是有音色 別忘了
: 若以另一個想法: 所有的可微分函數皆可用sin 跟cos各頻率組合而成
: 所以有錄音經驗的人一開始就會覺得奇怪
: 為何我彈一個Do,錄音的頻譜卻從幾百Hz-20Khz
: 都有呢? 因為音色裡面有很多共振函數
: 但這真的很驚人，我們竟然可以辨認388.1KHz的東西
: 所以會不會突然覺得44.1KHz有點不夠用? 但還好我們目前看到只要有幾K價位以上的DAC
: 應該會用類比端調音的方式讓你無法分辨
: 以上綠字計算錯誤抱歉
388080 Hz?? 這樣表達會讓人誤會，Δ1Hz會不會好一點
之前版上分享過，相關的訊號產生軟體，不過好像被洗掉了....
https://www.ne.jp/asahi/fa/efu/soft/wg/wg.html
語系相容軟體
https://ppt.cc/vOnm
可以玩玩看
1. 系統(含耳朵)最高最低可聽到的頻率
2. 極限高頻在不同取樣率的聽感
3. 混波調變各種電子音
: 又講回數位
: USB數位線材為何能影響聲音在USB非同步傳輸情況下
: 這讓我會想知道究竟是Clock過去電腦那邊，還是是封包過去DDC那邊，如果是封包過去
: 那不就需要有暫存區給封包?
: 腦補區:線材的電容值會影響各頻率的相位變化,但在數位傳輸是以44.1kHz
: 我想75歐姆阻抗也是由此計算得知吧(好像還要包含端子)
: 但在傅利葉轉換下,數位訊號標準是方波，可得知包含很多極高頻訊號，不過我想這點不用
: 擔心，我覺得DDC會把你在醜的數位訊號解讀正確，只要Group 波包沒有瓦解就行。
: 在下物理系魯蛇，聽音樂時還是就聽音樂好了，別亂想ˊ>ˋ
另外又回到音響玄學了，我個人是相信聽起來不一樣，是真有其事，
人耳的靈敏度很奇怪，高頻低頻極限很窄，但是對頻率的差異卻很敏感。
而且很多看似玄學的東西，就好像是中醫一樣，是多年的經驗法則累積起來的，
等到生理學解剖學微生物分生等等的學理建立之後，才有辦法回頭看到這些原理。
最後我有些問題，
75歐姆阻抗是?
Group 波包是甚麼?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.116.164.44
※ 編輯: INIKS 來自: 140.116.164.44 (09/11 16:16)
這篇好像沒有講到重點，而且內容好像有錯... 但是又不知道怎麼改orz
總之重點是這套軟體
wave gen 這套軟體真的很好玩
https://www.ne.jp/asahi/fa/efu/soft/wg/wg.html
拉到最下面之後，下載150版，這版本好像可以做數位濾波!
1. 解壓縮會卡住的話，把裡面的txt檔改成英文
2. 下載語系相容軟體 https://ppt.cc/vOnm
3. 打開之後安裝，加入預設語言"日文"
4. 右鍵剛剛的WG150.exe 就可以選擇日文開啟
5. 各種波型自由使用!
※ 編輯: INIKS 來自: 122.117.172.136 (09/12 00:07)
https://inst.eecs.berkeley.edu/~ee247/fa07/lectures.html
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※ 編輯: INIKS 來自: 140.116.164.44 (11/14 17:27)
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