Сложный и дорогостоящий процесс подготовки учебного видео фильма можно существенно удешевить и облегчить если отказаться от использования в качестве материала для учебного видеофильма «натуральную» видеосъемку. Альтернативой использованию видеоматериала, полученного «живой» съемкой, может стать компьютерное моделирование нужного для учебного фильма процесса или явления. На сегоднящий день программы компьютерного моделирования достаточно хорошо развиты для того чтобы получать с их помощью изображение практически любого явления или процесса, которое будет максимально приближено к реальному. Такой способ производства учебного видеофильма не потребует большого количества дорогостоящего оборудования и, как следствие, большого количества специалистов для его обслуживания. Производство учебного видеоматериала может производится одним специалистом, с помощью одного, но достаточно мощного компьютера. Не потребуется оборудования для оцифровки аналогового видеоизображения, что также повлияет на снижении стоимости производства видеофильма.

Конечно могут возникнуть ситуации, когда изображение, смоделированное на компьютере, не сможет реалистично передать требуемую визуальную информацию, ситуации, когда потребуется использование «живого» видео. Современные средства монтажа позволяют соединить компьютерное изображение и оцифрованное «живое» видео. Таким образом, при подготовке учебного видеофильма значительно дешевле, а учитывая цифровой способ передачи фильма, удобнее использовать средства цифрового (компьютерного) моделирования и монтажа.

В современных условиях использование компьютерной, то есть не полученной с помощью видеосъемки, а смоделированной посредством компьютера, трехмерной графики в дистанционном образовании не только предпочтительно, но и, в связи с необходимостью передачи учебного материала по компьютерным сетям, необходимо. Цель производства трехмерной графики и специфика доставки ее к обучаемым заставляет отказаться от традиционной технологии ее производства. Данная технология базируется на использование одной программы (программы трехмерного моделирования), производя с ее помощью не только самомоделирование 3D-сцены, но и монтаж, озвучивание, управление текстурированностью и внешнем видом объектов и создание среды, необходимой для восприятия 3D-сцены как реальной. Данная технология уже не может обеспечить необходимое качество моделирования объекта или явления, необходимое для учебного фильма, и должна быть заменена.

Наиболее предпочтительным решением этой проблемы представляется использование не одной программы, а комплекса программных средств. Таким образом по-прежнему основной программой остается программа трехмерного моделирования, но ее основная функция - это моделирование и визуализация трехмерных объектов. А большинство функций, связанных с созданием визуальной среды, приближенной к реальной, выносятся за рамки этой программы и возлагаются на остальное программное обеспечение (монтажные системы, программы обработки изображений (текстур), звуковые редакторы, системы проектирования (подготовка исходных фигур для трехмерного моделирования)). Таким образом некоторые функции программы трехмерного моделирования будут выполнять не внутренние модули программы, а отдельные программные продукты, предоставляющие необходимые для создания качественного учебного ролика возможности. Такой подход приведет к некоторому увеличению затрат, связанных с покупкой программного обеспечения, но эти затраты будут быстро компенсированы увеличением производительности и качества производимых учебных фильмов.

Таким образом при создании учебного видеофильма будет использоваться не одна программа, а несколько, тесно между собой взаимодействующих. А это значит, что технология создания учебного видеофильма не будет соответствовать технологии создания изображения, заложенной в выбранной программе трехмерного моделирования, а выйдет за рамки одной программы и будет определяться совокупностью выбранных программных средств.

Использование нескольких взаимодействующих программных продуктов позволяет значительно повысить качество создаваемой продукции и добиться высокой степени реализма при моделировании природных явлений, описываемых в учебном фильме. Отказ от использования «живых» съемок в пользу компьютерного моделирования позволяет значительно сократить затраты как на оборудование, так и на обучение персонала, что в свою очередь приведет к значительному снижению стоимости производства фильма. Использование в процессе создания учебного видеофильма современной программы обработки изображений позволит более качественно моделировать необходимую для ученого фильма среду, что обеспечит более легкое восприятие информации, передаваемой учебным фильмом.

В заключении следует отметить, что использование в производстве средств компьютерного моделирования, нелинейного монтажа, цифрового оборудования и хранение промежуточных результатов и готового продукта в цифровых форматах наиболее полно отвечает потребностям предполагаемого способа публикации учебного фильма - посредством глобальных компьютерных сетей.

С исходными данными, приведенными в таблице 2.1 выполнить:

- аналитическое сглаживание с использованием функций ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ;

- сравнение результатов аналитического сглаживания с помощью средней относительной ошибки аппроксимации;

- графическое сглаживание исходных данных с помощью линии тренда;

- сравнение результатов графического сглаживания с помощью средней относительной ошибки аппроксимации и коэффициента детерминации.

В таблице 2.1 приведены сведения об уровне среднегодовых цен на каучук из Малайзии на рынках Сингапура.

Таблица 2.1 - Сведения об уровне среднегодовых цен на каучук из Малайзии на рынках Сингапура, амер. центы за фунт

Существует два вида встроенных статистических функций:

I. =ТЕНДЕНЦИЯ (известные значения у; [известные значения х]; [новые значения х]; [конст]), которая определяет значение аппроксимации по линейной функции (рисунок 2.2.1, рисунок 2.2.2);

II. =РОСТ (известные значения у; [известные значения х]; [новые значения х]; [конст]), которая определяет значения по экспоненциальной функции (рисунок 2.2.3, рисунок 2.2.4).

Рисунок 2.2.1 -Аналитическое сглаживание с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ в режиме отображения формул (фрагмент окна Microsoft Excel)

Рисунок 2.2.2 - Аналитическое сглаживание с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ в режиме отображения значений (фрагмент окна Microsoft Excel)

Рисунок 2.2.3 -Аналитическое сглаживание с помощью функции РОСТ в режиме отображения формул (фрагмент окна Microsoft Excel)

Рисунок 2.2.4 - Аналитическое сглаживание с помощью функции РОСТ в режиме отображения значений (фрагмент окна Microsoft Excel)

Вывод: значение средней относительной ошибки аппроксимации расчета по функции ТЕНДЕНЦИЯ больше значения средней относительной ошибки аппроксимации расчета по функции РОСТ, следовательно, наиболее точным является сглаживание функции по функции РОСТ.

Рисунок 2.3.1 - Точечная диаграмма (фрагмент окна Microsoft Excel)

I. линейная модель , b - называется линейной скоростью протекания процесса, применяется для описания процессов имеющих постоянную скорость (рисунок 2.3.2, рисунок 2.3.3);

Рисунок 2.3.2 - Линейный тренд (фрагмент окна Microsoft Excel)

Рисунок 2.3.3 - Сглаживание линейным трендом (фрагмент окна Microsoft Excel)

II. логарифмическая модель , применяется для процессов, которые протекают с замедлением (рисунок 2.3.4, рисунок 2.2.5);

Рисунок 2.3.4 - Логарифмический тренд (фрагмент окна Microsoft Excel)

Рисунок 2.3.5 - Сглаживание логарифмическим трендом (фрагмент окна Microsoft Excel)

III. степенная модель , b - коэффициент эластичности, применяется для процессов протекающих с ускорением (рисунок 2.3.6, рисунок 2.2.7);

Рисунок 2.3.6 - Степенной тренд (фрагмент окна Microsoft Excel)

Рисунок 2.3.7 - Сглаживание степенным трендом (фрагмент окна Microsoft Excel)

IV. экспоненциальная модель , применяется для процессов протекающих с ускорением (рисунок 2.3.8 , рисунок 2.2.9);

Рисунок 2.3.8 - Экспоненциальный тренд (фрагмент окна Microsoft Excel)

Рисунок 2.3.9 - Сглаживание экспоненциальным тренд (фрагмент окна Microsoft Excel)

V. полиномиальная модель , где k наибольшая степень полинома, применяется для явлений с переменным ускорением (рисунок 2.3.10, рисунок 2.2.11);

Рисунок 2.3.10 - Полиномиальный тренд (фрагмент окна Microsoft Excel)

скользящее среднее, определяется как среднее арифметическое k-предыдущих точек (рисунок 2.3.12, рисунок 2.2.13);

Таблица 2.3 позволяет сравнить графическое сглаживание исходных данных с использованием линии тренда разных видов.

Таблица 2.3 - Сравнение использования линий тренда

Вывод: ни одно из представленных сглаживаний не дает достаточной точности, но среди них наилучшим для использования является степенной.