電装工芸日記
- 舞台照明機器の製作とか -
2025年6月24日の投稿［3件］
秋口に大規模な花火大会の仕事を請けたと社長の鼻息が荒い。
売り上げは大きいので良いことですが問題はダイムコード。音に合わせて花火を打ち上げるのですが、この音で花を咲かせたいとなれば点火のタイミングは花火の挙動から逆算したところにあります。この対策に今どきの花火師さん達はタイムコード(LTC)を使います。音源のLchに音楽、RchにLTCを入れてそれを制御(点火)のキーにするのです。困ったことに、タイムコード(LTC)を理解してない人が多すぎ。アナログ音声信号としてデジタル信号を構成しているってことを全くわかってない。
差動バイフェーズなので音声信号として-4～4dBで渡せば済むのでハイパス・ローパスフィルタとコンプレッサをかけてノイズ除去をすればいいのですが、その理屈を理解してもらえない。
フィルムにフレームの番地を与えるために発祥した技術ですが、そもそもがわかってないので伝わらない。
伝送方式である差動バイフェーズ(差動マンチェスター)は1980代にパソコンのデータをカセットテープに保存した様式と同じなのですが、デジタルも結局はアナログって思考が無い人にどうやって説明したものでしょう。システムレイヤーって概念がわかれば伝わりやすいことですが思ったより難しいことのようです。
追記
ChatGPT に差動バイフェーズやLTCのことを質問したらとてもわかりすい回答を得られました。
私もLTCについて本体ページに書いていますが、AIにここまでやられたら記事をまとめる必要を感じなくなったりして(笑
#タイムコード
売り上げは大きいので良いことですが問題はダイムコード。音に合わせて花火を打ち上げるのですが、この音で花を咲かせたいとなれば点火のタイミングは花火の挙動から逆算したところにあります。この対策に今どきの花火師さん達はタイムコード(LTC)を使います。音源のLchに音楽、RchにLTCを入れてそれを制御(点火)のキーにするのです。困ったことに、タイムコード(LTC)を理解してない人が多すぎ。アナログ音声信号としてデジタル信号を構成しているってことを全くわかってない。
差動バイフェーズなので音声信号として-4～4dBで渡せば済むのでハイパス・ローパスフィルタとコンプレッサをかけてノイズ除去をすればいいのですが、その理屈を理解してもらえない。
フィルムにフレームの番地を与えるために発祥した技術ですが、そもそもがわかってないので伝わらない。
伝送方式である差動バイフェーズ(差動マンチェスター)は1980代にパソコンのデータをカセットテープに保存した様式と同じなのですが、デジタルも結局はアナログって思考が無い人にどうやって説明したものでしょう。システムレイヤーって概念がわかれば伝わりやすいことですが思ったより難しいことのようです。
追記
ChatGPT に差動バイフェーズやLTCのことを質問したらとてもわかりすい回答を得られました。
私もLTCについて本体ページに書いていますが、AIにここまでやられたら記事をまとめる必要を感じなくなったりして(笑
#タイムコード
RaspberryPi が案外色んなことに対応できるのは GPU のオカゲだそうな。
GPU は画像処理を担うモジュールですが、計算に特化した GPGPU という使い方も出来るらしい。
GPGPU はその昔の FPU と呼ばれた計算チップとは意味が違います。メモリに展開した複数の値に対して同時に計算が出来るらしい。代数計算というかC言語などで言う配列に対してすべての要素を同時に計算するらしい。具体的にどうすれば何が出来るのかはわからないのですが、比較的簡単な計算を同時に沢山出来ると思えばいいらしい。「算数」が全ての私と「数学」を操る方とでは「比較的簡単」の意味は違うと思いますけど、例えば動画の明暗を調整するなんて計算には向いてますよね。すべてのドットに対して輝度を上げたり下げたりするのですから。
この機能は調光卓を作るのに向いてますね。調光卓は沢山の値に一意の値を掛け合わせることをひたすらやっているのです。forループで１個づつ計算するよりメモリ転送の時間はかかっても一斉に計算するなら後者の方が速いかもしれません。
パッチマシンは設定を参照しながら値を並べ直す作業がほとんどですから GPGPU を使ってもあまり意味が無いと思われますが、卓を作るならば GPGPU を使えたらと思ってしまいます。群の数に一定の値を当てて積を得る作業が高速化出来たら作れると思うのです。位相をオフセットした sin などを当てられたらエフェクトエンジンそのものです。
#器具の製作
GPU は画像処理を担うモジュールですが、計算に特化した GPGPU という使い方も出来るらしい。
GPGPU はその昔の FPU と呼ばれた計算チップとは意味が違います。メモリに展開した複数の値に対して同時に計算が出来るらしい。代数計算というかC言語などで言う配列に対してすべての要素を同時に計算するらしい。具体的にどうすれば何が出来るのかはわからないのですが、比較的簡単な計算を同時に沢山出来ると思えばいいらしい。「算数」が全ての私と「数学」を操る方とでは「比較的簡単」の意味は違うと思いますけど、例えば動画の明暗を調整するなんて計算には向いてますよね。すべてのドットに対して輝度を上げたり下げたりするのですから。
この機能は調光卓を作るのに向いてますね。調光卓は沢山の値に一意の値を掛け合わせることをひたすらやっているのです。forループで１個づつ計算するよりメモリ転送の時間はかかっても一斉に計算するなら後者の方が速いかもしれません。
パッチマシンは設定を参照しながら値を並べ直す作業がほとんどですから GPGPU を使ってもあまり意味が無いと思われますが、卓を作るならば GPGPU を使えたらと思ってしまいます。群の数に一定の値を当てて積を得る作業が高速化出来たら作れると思うのです。位相をオフセットした sin などを当てられたらエフェクトエンジンそのものです。
#器具の製作
ChatGPT に Art-Net を受信するC言語のコードを聞いたところ、これまでに勉強したことが簡潔にまとまったコードが出てきました。
欲しいすべてが出て来るワケではありませんが、これはスゲー。
出てきたコードを理解・評価するにはある程度の基礎が必要ですが、細かい質問にも丁寧に答えてくれますし、何よりもヘッダーファイルを読んだり検索しないと理解出来なかったライブラリ関数の使い方も詳しく解りやすく教えてます。Google 検索で先達の成果から学ぶのも大事だと思いますが、AIエージェントを検索と同じ感覚で使うのは効率的だと思った次第。
アプリの製作代行まで求めるには質問の仕方を工夫して課金しなければならないでしょうけど、イメージとしては教科書から求める情報を抜き出してくれる補助ツールとして有効だなって感じ。
追記
他にも重要となる処理を ChatGPT に聞きましたが簡潔でわかりやすいお答え。
先達の書き込みはありがたいものの奇妙な応用を含めた物が多く知りたいことが読み取りにくいことがあります。
シンプルな質問を心がければ AI はとても便利に使えそうです。
#Ｃ言語 #AI
欲しいすべてが出て来るワケではありませんが、これはスゲー。
出てきたコードを理解・評価するにはある程度の基礎が必要ですが、細かい質問にも丁寧に答えてくれますし、何よりもヘッダーファイルを読んだり検索しないと理解出来なかったライブラリ関数の使い方も詳しく解りやすく教えてます。Google 検索で先達の成果から学ぶのも大事だと思いますが、AIエージェントを検索と同じ感覚で使うのは効率的だと思った次第。
アプリの製作代行まで求めるには質問の仕方を工夫して課金しなければならないでしょうけど、イメージとしては教科書から求める情報を抜き出してくれる補助ツールとして有効だなって感じ。
追記
他にも重要となる処理を ChatGPT に聞きましたが簡潔でわかりやすいお答え。
先達の書き込みはありがたいものの奇妙な応用を含めた物が多く知りたいことが読み取りにくいことがあります。
シンプルな質問を心がければ AI はとても便利に使えそうです。
#Ｃ言語 #AI