44 0 安い外国産の肉平気な方だけどブラジル鶏だけはダメだわ どこで買っても臭い 18 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 11:01:44. 05 0 業務用スーパー 19 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 11:16:46. 62 0 1回買って使ったけど 解凍が面倒 美味しくない でもう買ってないな 国産鶏胸肉ばっかりだわ 20 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 11:17:37. 46 0 ブラジル産とかよく食えるな 21 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 11:20:09. 35 0 あきらかに不味いし色も悪いから2度と買わない 22 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 11:21:42. 12 0 外で買ったり食ってるのほとんどブラジル産だぞ 国産なら国産て書くし 23 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 11:23:04. 90 0 外国産だとやっぱタイかね ブラジルは養鶏の技術が高いと聞いたけどそうでもないんか 24 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 11:25:47. 便利でコスパ抜群！業務スーパーの冷凍肉を活用しよう【おすすめ5選】 - macaroni. 04 0 けどスーパーの唐揚げもブラジルだろ 25 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 11:29:50. 55 0 うまいなと思ってた移動販売の車の裏みたら 袋にメイドインフィリピンって書いてあった 結構行ける 26 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 11:31:27. 68 0 コスっとこでマテ茶鶏買いなよ800円くらいだ 昔はギョームス。でも売ってたんだがなぁ 27 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 11:32:36. 24 0 昔のは臭かったし血管や毛があることも多かったけど 数年前からかなり改善されたように思う 28 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 11:33:06. 78 0 ああいうのはプロが本気で処理すれば食い物になるが 家庭で使いこなせない 29 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 11:35:15. 83 0 貧乏人以外には縁の無い食物 30 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 11:36:11. 46 0 スーパーブラジル産って強そう 31 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 11:37:13.
業務スーパー 鶏肉「ブラジル産鶏もも正肉 」は、臭みもそれ程キツくないので、特別な下処理は我が家では行いません。 料理によっては下味付けをしますが、その際には近年大流行のアイラップ(マチ付きポリ袋)を活用。小分け保存の時点からアイラップに入れて、味付けもアイラップの中で行えば、食器を一切汚さずに済みますよ! ■【評判】業務スーパーの冷凍鶏肉は、外国産という違和感皆無!
たぴ こんにちは~たぴです。 手取り16万円なのに家賃7万円の家に住んでるため節約を余儀なくされています。 そんな安月給の強い味方が 業務スーパー です! いつもは業務スーパーで出来合い品ばかり買ってきたのですが、今回初めてお肉を買ってみました! 大量のもも肉と焼鳥のたれを購入 ブラジル産若鶏もも肉 と、それを調理するための 焼鳥のたれ を買って来ました。 2つでお会計は732円!
1 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 09:54:35. 58 0 一晩自然解凍させてから1ブロックごとに洗い小袋に入れて再冷凍してた。 使用時には解凍して使う。 しかし、さっき思いついたんだが、最初に解凍した所でボイルして細かく切って小袋に入れて再冷凍した方が調理が楽なのではと気づいた。 調理法 タレにつけ込んで焼き鳥 照り焼き 今安いキャベツと煮込んで酢じょうゆで鶏鍋 親子丼 唐揚げ 2 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 10:00:11. 36 0 臭い 3 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 10:06:48. 55 0 ドブの臭い🥺 4 fusianasan 2021/01/16(土) 10:09:22. 25 0 昔は食べれないくらい臭いってマンマが言ってた 国産じゃなきゃ怖い 6 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 10:11:50. 60 0 試してからスレ立てろ 終了 7 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 10:12:53. 07 0 >>1 お前一昨日の俺かよ 8 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 10:15:42. 90 0 だしと一緒に入れて鶏釜飯 9 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 10:21:22. 61 0 飲食店も買って客に出してるんだぞ 10 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 10:22:21. 【業務スーパー】激安！100g35円の『ブラジル産鶏もも正肉』ってどうなの？2年以上食べ続けてみた感想。 | 筋トレ日記. 13 0 コスパ良いから飲食店が使わないわけないよな 11 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 10:22:49. 88 0 日本の法人が生産してるパターンじゃねえの 12 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 10:24:38. 98 0 スーパーでニラともやしを大量に買ってる人見ると この人もつ鍋屋だなと思う 13 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 10:26:33. 45 O 隠し味は成長ホルモン剤 14 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 10:27:26. 86 0 成長ホルモンは成長させるからいい 15 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 10:29:05. 11 0 16 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 10:31:38. 94 0 >>15 初期美味しんぼだな 口元が不良顔 17 名無し募集中。。。 2021/01/16(土) 10:49:39.
業務スーパーのおすすめ商品を、アスリートフードマイスター2級の資格を持ち、家庭料理のお店で料理長として勤務する調理師のタナカ*タカコさんに教えてもらいました。 包丁は不要、すぐに使えるところがとっても便利! 以前紹介した「ブラジル産鶏もも肉2kg入り」の角切りバージョンを、今回は購入してみました。 切っていないものよりも少し値段が上がりますが、その分使いやすさ抜群です。なんといっても、包丁を使わずに使えるところがとっても便利。 冷凍の状態で販売されていて、自宅の冷蔵庫で解凍すると、写真のようにドリップが漏れてきてしまうことがあるので、バットやトレイなどにのせると安心です。 角切りされたお肉のサイズは?
店舗や施設の営業状況やサービス内容が変更となっている場合がありますので、各店舗・施設の最新の公式情報をご確認ください。 業務スーパーってどんなスーパー? 業務スーパーとは、様々な食料品が業務用サイズで販売されているスーパーのことです。業務用サイズの大容量の食料品がお得に手に入ることから、大家族や主婦の強い味方となっています。 業務スーパーは食材の調達・加工を自社工場で行うことでコストカットを図り、お得な価格で商品を販売しているのが特徴です。業務スーパーの商品は価格が安いだけでなく、味も美味しい商品が多いためコスパが高いと食のプロや主婦から高い支持を得ています。 大容量でコスパが高い!
ウェーブレット変換とは ウェーブレット変換は信号をウェーブレット(小さな波)の組み合わせに変換する信号解析の手法の1つです。 信号解析手法には前回扱った フーリエ変換 がありますが、ウェーブレット変換は フーリエ変換 ではサポート出来ない時間情報をうまく表現することが出来ます。 その為、時間によって周波数が不規則に変化する信号の解析に対し非常に強力です。 今回はこのウェーブレット変換に付いてざっくりと触って見たいと思います。 フーリエ変換 との違い フーリエ変換 は信号を 三角波 の組み合わせに変換していました。 フーリエ変換(1) - 理系大学生がPythonで色々頑張るブログ フーリエ変換 の実例 前回、擬似的に 三角関数 を合成し生成した複雑(? )な信号は、ぱっと見でわかる程周期的な関数でした。 f = lambda x: sum ([[ 3. 0, 5. 0, 0. 0, 2. Pythonで画像をWavelet変換するサンプル - Qiita. 0, 4. 0][d]*((d+ 1)*x) for d in range ( 5)]) この信号に対し離散 フーリエ変換 を行いスペクトルを見ると大体このようになります。 最初に作った複雑な信号の成分と一致していますね。 フーリエ変換 の苦手分野 では信号が次の様に周期的でない場合はどうなるでしょうか。 この複雑(?? )な信号のスペクトルを離散 フーリエ変換 を行い算出すると次のようになります。 (※長いので適当な周波数で切ってます) 一見すると山が3つの単純な信号ですが、 三角波 の合成で表現すると非常に複雑なスペクトルですね。 (カクカクの信号をまろやかな 三角波 で表現すると複雑になるのは直感的に分かりますネ) ここでポイントとなる部分は、 スペクトル分析を行うと信号の時間変化に対する情報が見えなくなってしまう事 です。 時間情報と周波数情報 信号は時間が進む毎に値が変化する波です。 グラフで表現すると横軸に時間を取り、縦軸にその時間に対する信号の強さを取ります。 それに対しスペクトル表現では周波数を変えた 三角波 の強さで信号を表現しています。 フーリエ変換 とは同じ信号に対し、横軸を時間情報から周波数情報に変換しています。 この様に横軸を時間軸から周波数軸に変換すると当然、時間情報が見えなくなってしまいます。 時間情報が無くなると何が困るの? スペクトル表現した時に時間軸が周波数軸に変換される事を確認しました。 では時間軸が見えなくなると何が困るのでしょうか。 先ほどの信号を観察してみましょう。 この信号はある時間になると山が3回ピョコンと跳ねており、それ以外の部分ではずーっとフラットな信号ですね。 この信号を解析する時は信号の成分もさることながら、 「この時間の時にぴょこんと山が出来た!」 という時間に対する情報も欲しいですね。 ですが、スペクトル表現を見てみると この時間の時に信号がピョコンとはねた!
ウェーブレット変換は、時系列データの時間ごとの周波数成分を解析するための手法です。 以前 にもウェーブレット変換は やってたのだけど、今回は計算の軽い離散ウェーブレット変換をやってみます。 計算としては、隣り合う2項目の移動差分を値として使い、 移動平均 をオクターブ下の解析に使うという感じ。 結果、こうなりました。 ところで、解説書としてこれを読んでたのだけど、今は絶版なんですね。 8要素の数列のウェーブレット変換の手順が書いてあって、すごく具体的にわかりやすくていいのだけど。これ書名がよくないですよね。「通信数学」って、なんか通信教育っぽくて、本屋でみても、まさかウェーブレットの解説本だとはだれも思わない気がします。 コードはこんな感じ。MP3の読み込みにはMP3SPIが必要なのでundlibs:mp3spi:1. 9. 5. 4あたりを dependency に突っ込んでおく必要があります。 import; import *; public class DiscreteWavelet { public static void main(String[] args) throws Exception { AudioInputStream ais = tAudioInputStream( new File( "C: \\ Music \\ Kiko Loureiro \\ No Gravity \\ " + "08 - Moment Of 3")); AudioFormat format = tFormat(); AudioFormat decodedFormat = new AudioFormat( AudioFormat. ウェーブレット変換. Encoding. PCM_SIGNED, tSampleRate(), 16, tChannels(), tFrameSize(), tFrameRate(), false); AudioInputStream decoded = tAudioInputStream(decodedFormat, ais); double [] data = new double [ 1024]; byte [] buf = new byte [ 4]; for ( int i = 0; i < tSampleRate() * 4 && (buf, 0, )!
More than 5 years have passed since last update. ちょっとウェーブレット変換に興味が出てきたのでどんな感じなのかを実際に動かして試してみました。
必要なもの
以下の3つが必要です。pip などで入れましょう。
PyWavelets
numpy
PIL
簡単な解説
PyWavelets というライブラリを使っています。
離散ウェーブレット変換(と逆変換)、階層的な?ウェーブレット変換(と逆変換)をやってくれます。他にも何かできそうです。
2次元データ(画像)でやる場合は、縦横サイズが同じじゃないと上手くいかないです(やり方がおかしいだけかもしれませんが)
サンプルコード
# coding: utf8
# 2013/2/1
"""ウェーブレット変換のイメージを掴むためのサンプルスクリプト
Require: pip install PyWavelets numpy PIL
Usage: python
3] # 自乗重みの上位30%をスレッショルドに設定 data. map! { | x | x ** 2 < th?
という情報は見えてきませんね。 この様に信号処理を行う時は信号の周波数成分だけでなく、時間変化を見たい時があります。 しかし、時間変化を見たい時は フーリエ変換 だけでは解析する事は困難です。 そこで考案された手法がウェーブレット変換です。 今回は フーリエ変換 を中心にウェーブレット変換の強さに付いて触れたので、 次回からは実際にウェーブレット変換に入っていこうと思います。 まとめ ウェーブレット変換は信号解析手法の1つ フーリエ変換 が苦手とする不規則な信号を解析する事が出来る
多くの、さまざまな正弦波と副正弦波(!) したがって、ウェーブレットを使用して信号/画像を表現すると、1つのウェーブレット係数のセットがより多くのDCT係数を表すため、DCTの正弦波でそれを表現するよりも多くのスペースを節約できます。(これがなぜこのように機能するのかを理解するのに役立つかもしれない、もう少し高度ですが関連するトピックは、 一致フィルタリングです )。 2つの優れたオンラインリンク(少なくとも私の意見では:-)です。: // および; 個人的に、私は次の本が非常に参考になりました:: //Mallat)および; Gilbert Strang作) これらは両方とも、この主題に関する絶対に素晴らしい本です。 これが役に立てば幸い (申し訳ありませんが、この回答が少し長すぎる可能性があることに気づきました:-/)
離散ウェーブレット変換による多重解像度解析について興味があったのだが、教科書や解説を読んでも説明が一般的、抽象的過ぎてよくわからない。個人的に躓いたのは スケーリング関数とウェーブレット関数の二種類が出て来るのはなぜだ? 結局、基底を張ってるのはどっちだ? 出て来るのはほとんどウェーブレット関数なのに、最後に一個だけスケーリング関数が残るのはなぜだ?