কর্মক্ষমতা মানচিত্র ব্যবহার করে ফলাফল তুলনা

ইকোসিস্টেমের পারফরম্যান্স ম্যাপ তৈরি করতে পারফরম্যান্স টেবিলে দেওয়া ডেটা ব্যবহার করুন। পারফরম্যান্স ম্যাপ তৈরি করার সময় প্রস্তাবিত ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন কীভাবে-এর নির্দেশিকা অনুসরণ করুন। তুলনা করার জন্য কর্মক্ষমতা মানচিত্রে DUT থেকে অর্জিত ডেটা সারিবদ্ধ করুন।

কর্মক্ষমতা মানচিত্রে ডেটা কল্পনা করুন

ইফেক্ট 1 এবং ইফেক্ট 2-এর পারফরম্যান্স ম্যাপ সর্বোচ্চ সময়কাল, সর্বোচ্চ প্রশস্ততা এবং তীক্ষ্ণতার জন্য যোগ্যতার চিত্র (FOMS = PRR / সর্বোচ্চ সময়কাল) দিয়ে আঁকা হয়েছে। কর্মক্ষমতা মানচিত্রে আপনার ডেটা সারিবদ্ধ করার সময়, x অক্ষ (পিক সময়কাল), y অক্ষ (পিক প্রশস্ততা) এবং বুদবুদের আকার (FOMS) এর ডেটা সাবধানে অনুসরণ করুন। পারফরম্যান্স মানচিত্রটি মূল্য স্তর (নিম্ন, মাঝারি, উচ্চ) এবং অ্যাকচুয়েটর টাইপ (এক্স-এলআরএ, জেড-এলআরএ, ইআরএম) সহ বিভিন্ন বিভাগ সহ উপস্থাপন করা হয়েছে। বিভিন্ন শ্রেণীর প্রতিনিধিত্ব করতে বিভিন্ন রং ব্যবহার করুন।

কর্মক্ষমতা মানচিত্র একটি প্রাসঙ্গিকভাবে আপেক্ষিক তুলনা ব্যবহার করে লক্ষ্য ডিভাইসের মূল্যায়নে সহায়তা করে (একটি পাস বা ব্যর্থ বিচারের পরিবর্তে)। পারফরম্যান্স ম্যাপ এবং আপনার DUT পরিমাপের মধ্যে তুলনা ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করার সময়, ফোনটি যে বিভাগগুলির সাথে সম্পর্কিত তার উপর ভিত্তি করে আপনার প্রত্যাশাগুলি তৈরি করুন, তারপর এই প্রশ্নগুলি বিবেচনা করুন:

  • মানচিত্রে আপনার ডিভাইসের কর্মক্ষমতা বৈশিষ্ট্য কোথায় অবস্থিত?
  • অনেক শর্ত বিবেচনা করে (উদাহরণস্বরূপ, মূল্য স্তর বা অ্যাকচুয়েটর টাইপ), আপনার ডিভাইস কি আপনার প্রতিযোগীদের চেয়ে, সমান বা কম পারফর্ম করছে?
  • ফলাফল কি আপনার প্রত্যাশা পূরণ? যদি না হয়, কোন ফ্যাক্টর underperformed?

উদাহরণ স্বরূপ, যদি আপনার বাজেট ফোনের ERM-এর সাথে পারফরম্যান্স প্রিমিয়াম X-LRA ফোনের সমতুল্য হয়, তাহলে ERM-এর সাথে একই ধরনের বাজেট ফোনের তুলনায় বাজেট ফোনে অসামান্য মানের হ্যাপটিক্স রয়েছে।

EFFECT_CLICK (প্রভাব 1) এবং createOneShot (প্রভাব 2) এ, x অক্ষ এবং y অক্ষ যথাক্রমে সর্বোচ্চ সময়কাল এবং সর্বোচ্চ প্রশস্ততা নির্দেশ করে। বুদবুদের আকার তীক্ষ্ণতার জন্য যোগ্যতার চিত্র নির্দেশ করে (FOMS = PRR / সর্বোচ্চ সময়কাল), এবং কিংবদন্তির রঙের কোডগুলি আরও বিভাজন (মূল্য স্তর বা অ্যাকচুয়েটর প্রকার) এর জন্য বিভাগগুলিকে উপস্থাপন করে। উদাহরণস্বরূপ, মূল্য স্তর দ্বারা বিভক্ত পারফরম্যান্স মানচিত্রে (উদাহরণস্বরূপ, নিম্ন/মাঝারি/উচ্চ), প্রতিটি বুদবুদের রঙ মূল্য স্তরের প্রতিনিধিত্ব করে। আপনার ফোনের দামের স্তরের সাথে বুদবুদের রঙের মিল করে, আপনি একই দামের স্তরের প্রতিযোগীদের সাথে আপনার ফোনের তুলনা করতে পারেন।

চিত্র 1-এর সবুজ বুদবুদ EFFECT_CLICK (প্রভাব 1) এর জন্য উচ্চ-মানের হ্যাপটিক্স দেখায়। প্রভাবগুলি সাধারণত খাস্তা এবং শক্তিশালী হয় যখন সময়কাল ছোট হয়, প্রশস্ততা বেশি হয় এবং বুদবুদের আকার বড় হয়।

চিত্র 1-এর লাল বুদবুদটি EFFECT_CLICK (প্রভাব 1) থেকে নিম্নমানের হ্যাপটিক্স দেখায়। সময়কাল দীর্ঘ, প্রশস্ততা কম এবং বুদবুদের আকার ছোট হলে প্রভাবগুলি সাধারণত গুঞ্জনপূর্ণ, মশলাদার এবং দুর্বল হয়।

বিন্দুযুক্ত লাল রেখাটি সর্বনিম্ন প্রশস্ততা থ্রেশহোল্ড নির্দেশ করে। যদি প্রশস্ততা 0.1 g এর চেয়ে দুর্বল হয়, হ্যাপটিক ব্যবহারকারীদের দ্বারা উপলব্ধি করা যায় না (ব্যর্থতার ক্ষেত্রে F03-2)।

ইফেক্ট হাউ-টু গাইড ১

চিত্র 1. ইফেক্ট 1 কিভাবে করতে হবে গাইডের জন্য পারফরম্যান্স ম্যাপ

ইফেক্ট হাউ-টু গাইড 2

চিত্র 2. ইফেক্ট 2 কিভাবে করতে হবে গাইডের জন্য পারফরম্যান্স ম্যাপ

createOneShot (Effect 2) থেকে ডেটা পড়া একটি ব্যতিক্রম ছাড়া 1 ডেটাকে ইফেক্ট করার প্রায় অভিন্ন প্রক্রিয়া। কারণ ইফেক্ট 2-এর টার্গেট সময়কাল হল 20 ms, 20 ms-এর কাছাকাছি সর্বোচ্চ সময়কাল ভাল ব্রেকিং সহ আউটপুটকে উপস্থাপন করে।

createWaveform (প্রভাব 3) থেকে ডেটা প্রশস্ততা নিয়ন্ত্রণ ক্ষমতার উপর ফোকাস করে। প্রথম ত্বরণের মধ্যে লক্ষ্য অনুপাত (ত্বরণ 1 = 50% প্রশস্ততা = গ্রুপ বার চার্টে বাম বার) এবং দ্বিতীয় ত্বরণ (ত্বরণ 2 = 100% প্রশস্ততা = দলবদ্ধ বার চার্টে ডান বার) 2।

ইফেক্ট হাউ-টু গাইড 3

চিত্র 3. ইফেক্ট 3 কিভাবে করতে হবে গাইডের জন্য পারফরম্যান্স ম্যাপ

কর্মক্ষমতা মানচিত্র তথ্য এবং চিত্রণ

এই ডেটা কর্মক্ষমতা মানচিত্রে প্রযোজ্য:

  • পরীক্ষার তারিখ: এপ্রিল 12, 2020
  • পরীক্ষিত ডিভাইস মডেলের সংখ্যা: 28
  • পরীক্ষিত ডিভাইস প্রস্তুতকারকের সংখ্যা: 10
  • ডিভাইস প্রকাশের সময়কাল: পরীক্ষার তারিখের 18 মাস আগে পর্যন্ত

  • কর্মক্ষমতা মানচিত্রে পরিলক্ষিত হ্যাপটিক প্রভাব:

    • VibrationEffect.EFFECT_CLICK (প্রভাব 1)
    • VibrationEffect.createOneShot (প্রভাব 2)
    • VibrationEffect.createWaveform (প্রভাব 3)

  • মূল্য স্তর বিভাজন

    • উচ্চ (600 USD বা তার বেশি)
    • মাঝারি (300 USD থেকে 600 USD পর্যন্ত)
    • কম (300 USD পর্যন্ত)

  • ব্যর্থতার মামলা

    • F01: হ্যাপটিক ধ্রুবক প্রয়োগ করা হয় না। বিশ্লেষণ করার জন্য কোন সংকেত নেই।
    • F02: সংকেত প্রশস্ততা বিশ্লেষণ করা বা মানুষের দ্বারা অনুভূত করা খুব দুর্বল। MATLAB ত্রুটি।
    • F03-1: সংকেত প্রশস্ততা বিশ্লেষণ করা বা মানুষের দ্বারা অনুভূত করা খুব দুর্বল। PRR মান শূন্য (<0) এর চেয়ে ছোট।
    • F03-2: সংকেত প্রশস্ততা বিশ্লেষণ বা মানুষের দ্বারা অনুভূত করা খুব দুর্বল. প্রশস্ততার মান 0.1 (<0.1) এর চেয়ে ছোট।
    • F04: প্রথম ত্বরণ পর্ব অনুপস্থিত। প্রথমার্ধের জন্য কোন সংকেত নেই।
    • F05: দুটি পর্যায়ের মধ্যে কোন বর্ধিত ত্বরণ নেই। ত্বরণ 1 এবং ত্বরণ 2 এর সর্বোচ্চ প্রশস্ততা প্রায় অভিন্ন।

  • হার্ডওয়্যার মূল্যায়নের জন্য প্রয়োজনীয় Android সংস্করণ: Android 10.0 (API স্তর 29) বা উচ্চতর।

  • পারফরম্যান্স ম্যাপ তৈরি করতে ব্যবহৃত Android সংস্করণ: Android 8.0 (API স্তর 26) বা উচ্চতর। প্রভাব 1 এর জন্য, HapticFeedbackConstants.KEYBOARD_PRESS VibrationEffect.EFFECT_CLICK এর পরিবর্তে ব্যবহার করা হয়েছিল কারণ হ্যাপটিক্স বাস্তবায়ন চেকলিস্ট প্রবর্তনের আগে ডেটা অধিগ্রহণ করা হয়েছিল।

EFFECT_CLICK এর জন্য কর্মক্ষমতা মানচিত্র (প্রভাব 1)

EFFECT_CLICK (প্রভাব 1) এর কর্মক্ষমতা মানচিত্র সম্পর্কে
প্রভাব সংজ্ঞা (জাভা) 
Vibrator vibrator = getSystemService(Vibrator.class);
vibrator.vibrate(VibrationEffect.createPredefined(EFFECT_CLICK));
প্রভাব সংজ্ঞা (কোটলিন) 
val vibrator = getSystemService(Vibrator::class.java)
vibrator.vibrate(VibrationEffect.createPredefined(EFFECT_CLICK))
কর্মক্ষমতা মানচিত্র পড়ার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা
  • সর্বোচ্চ সময়কাল (গ্রাফের x অক্ষ)
  • পিক প্রশস্ততা (গ্রাফের y অক্ষ)
  • FOMS গণনা করতে PRR
  • FOMS = PRR / সর্বোচ্চ প্রশস্ততা (গ্রাফে বুদবুদ প্লটের বুদবুদের আকার)
  • একটি ভিজ্যুয়াল রেফারেন্স হিসাবে MATLAB থেকে সংকেত প্লট
পাসের হার
  • 85.7% ডিভাইস প্রভাব তৈরি করেছে 1
  • F01 এর কারণে 14.3% ডিভাইস ব্যর্থ হয়েছে (হ্যাপটিক ধ্রুবক প্রয়োগ করা হয়নি)
EFFECT_CLICK (প্রভাব 1) এর জন্য পারফরম্যান্স ম্যাপ তৈরি করার জন্য ডেটা
ডিভাইস আইডি মূল্য স্তর অ্যাকচুয়েটর প্রকার পাস/ফেল সর্বোচ্চ সময়কাল (মিসে) সর্বোচ্চ প্রশস্ততা (g) পিআরআর FOMS
#101 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 167.33 0.53 20.91 0.12
#102 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 20.63 1.07 20.09 0.97
#103 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 19.98 0.98 21.75 1.09
#104 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 22.67 1.16 20.02 0.88
#105 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 10.96 1.30 23.62 2.16
#106 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 20.13 1.11 24.15 1.20
#107 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 49.31 0.79 20.06 0.41
#108 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 120.71 0.24 14.93 0.12
#109 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 51.46 0.43 ৮.৬৯ 0.17
#110 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস ৮.৪৪ 1.01 27.68 3.28
#111 উচ্চ ইআরএম ব্যর্থ (F01) n/a n/a n/a n/a
#112 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 25.85 0.51 21.94 0.85
#113 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 58.35 0.29 25.10 0.43
#114 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 34.46 0.28 20.91 0.61
#115 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 23.67 0.31 26.46 1.12
#116 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস ৮.৪০ 0.44 29.82 3.55
#117 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 31.35 1.13 23.65 0.75
#118 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 26.42 0.42 25.05 0.95
#119 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 30.65 0.48 19.69 0.64
#120 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 170.65 0.97 20.16 0.12
#121 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 51.69 0.55 17.14 0.33
#122 মাঝারি এক্স-এলআরএ ব্যর্থ (F01) n/a n/a n/a n/a
#123 কম ইআরএম ব্যর্থ (F01) n/a n/a n/a n/a
#124 কম ইআরএম পাস ৬৮.৩৩ 0.93 7.40 0.11
#125 কম ইআরএম ব্যর্থ (F01) n/a n/a n/a n/a
#126 কম জেড-এলআরএ পাস 41.96 0.68 ৮.৭৭ 0.21
#127 কম জেড-এলআরএ পাস ৯.৬৩ 0.43 4.55 0.47
#128 কম জেড-এলআরএ পাস 22.77 0.55 26.10 1.15

প্রভাব 1 কর্মক্ষমতা মানচিত্র 1

চিত্র 4. প্রভাব 1 এর কর্মক্ষমতা মানচিত্র (মূল্য স্তর অনুসারে)

প্রভাব 1 কর্মক্ষমতা মানচিত্র 2

চিত্র 5. প্রভাব 1 এর জন্য পারফরম্যান্স মানচিত্র (অ্যাকচুয়েটর প্রকার অনুসারে)

CreateOneShot এর জন্য কর্মক্ষমতা মানচিত্র (প্রভাব 2)

CreateOneShot (প্রভাব 2) এর কর্মক্ষমতা মানচিত্র সম্পর্কে
প্রভাব সংজ্ঞা (জাভা) 
private static final long oneShotTiming = 20;
private static final int oneShotAmplitude = 255;


Vibrator vibrator = getSystemService(Vibrator.class);
vibrator.vibrate(VibrationEffect.createOneShot(oneShotTiming, oneShotAmplitude));
প্রভাব সংজ্ঞা (কোটলিন) 
private val oneShotTiming: Long = 20
private val oneShotAmplitude = 255


val vibrator = getSystemService(Vibrator::class.java)
vibrator.vibrate(VibrationEffect.createOneShot(oneShotTiming, oneShotAmplitude))
কর্মক্ষমতা মানচিত্র পড়ার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা
  • সর্বোচ্চ সময়কাল (গ্রাফের x অক্ষ)
  • পিক প্রশস্ততা (গ্রাফের y অক্ষ)
  • FOMS গণনা করতে PRR
  • FOMS = PRR / সর্বোচ্চ প্রশস্ততা (গ্রাফে বুদবুদ প্লটের বুদবুদের আকার)
  • একটি ভিজ্যুয়াল রেফারেন্স হিসাবে MATLAB থেকে সংকেত প্লট
পাসের হার
  • 89.3% ডিভাইস প্রভাব তৈরি করেছে 2
  • F02 বা F03-2 এর কারণে 10.7% ডিভাইস ব্যর্থ হয়েছে (সংকেত প্রশস্ততা খুব দুর্বল যা বিশ্লেষণ করা যায়/মানুষের দ্বারা উপলব্ধি করা যায়)
CreateOneShot (প্রভাব 2) এর জন্য পারফরম্যান্স টেবিল তৈরি করার জন্য ডেটা
ডিভাইস আইডি মূল্য স্তর অ্যাকচুয়েটর প্রকার পাস/ফেল সর্বোচ্চ সময়কাল (মিসে) সর্বোচ্চ প্রশস্ততা (g) পিআরআর FOMS
#201 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 168.81 0.98 20.62 0.12
#202 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 28.35 2.29 28.95 1.02
#203 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 77.25 0.78 21.01 0.27
#204 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 70.48 1.42 21.85 0.31
#205 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস ৬৭.৯২ 1.19 22.61 0.33
#206 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস ৩৩.৪৪ 1.34 25.19 0.75
#207 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 73.90 1.36 23.13 0.31
#208 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 102.02 0.71 20.12 0.20
#209 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 63.71 0.14 3.70 0.06
#210 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস ৮.৪৬ 1.01 28.77 ৩.৪০
#211 উচ্চ ইআরএম ব্যর্থ (F02, F03-1) n/a n/a n/a n/a
#212 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 43.71 1.03 23.14 0.53
#213 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 27.42 0.23 22.85 0.83
#214 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 45.29 0.72 19.99 0.44
#215 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 23.71 0.41 27.30 1.15
#216 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 8.31 0.43 27.58 ৩.৩২
#217 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 42.19 1.03 26.97 0.64
#218 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 26.38 0.42 24.74 0.94
#219 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 46.77 1.01 24.64 0.53
#220 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 166.33 0.97 20.61 0.12
#221 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 38.60 0.42 18.21 0.47
#222 মাঝারি এক্স-এলআরএ পাস 76.00 0.61 23.17 0.30
#223 কম ইআরএম ব্যর্থ (F03-2) 55.27 0.08 1.95 0.04
#224 কম ইআরএম পাস 39.29 0.30 7.04 0.18
#225 কম ইআরএম ব্যর্থ (F03) n/a n/a n/a n/a
#226 কম জেড-এলআরএ পাস 34.31 0.53 30.23 0.88
#227 কম জেড-এলআরএ পাস 5.42 0.37 12.23 2.26
#228 কম জেড-এলআরএ পাস 22.65 0.90 24.23 1.07

প্রভাব 2 কর্মক্ষমতা মানচিত্র 1

চিত্র 6. প্রভাব 2 এর কর্মক্ষমতা মানচিত্র (মূল্য স্তর অনুসারে)

প্রভাব 2 কর্মক্ষমতা মানচিত্র 1

চিত্র 7. প্রভাব 2 এর কর্মক্ষমতা মানচিত্র (অ্যাকচুয়েটর প্রকার অনুসারে)

CreateWaveform এর জন্য পারফরম্যান্স ম্যাপ (প্রভাব 3)

CreateWaveform এর কর্মক্ষমতা মানচিত্র সম্পর্কে (প্রভাব 3)
প্রভাব সংজ্ঞা (জাভা) 
private static final long[] waveformTimings = {500, 500};
private static final int[] waveformAmplitudes = {128, 255};


Vibrator vibrator = getSystemService(Vibrator.class);
vibrator.vibrate(VibrationEffect.createWaveform(waveformTimings, waveformAmplitudes, -1));
প্রভাব সংজ্ঞা (কোটলিন) 
private val waveformTimings = longArrayOf(500, 500)
private val waveformAmplitudes = intArrayOf(128, 255)


val vibrator = getSystemService(Vibrator::class.java)
vibrator.vibrate(VibrationEffect.createWaveform(waveformTimings, waveformAmplitudes, -1))
কর্মক্ষমতা মানচিত্র পড়ার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা
  • ত্বরণ 1 (গ্রাফে বাম দলবদ্ধ বারের y অক্ষ)
  • ত্বরণ 2 (গ্রাফে ডান দলবদ্ধ বারের y অক্ষ)
  • ত্বরণ 1 (50% প্রশস্ততা) এবং ত্বরণ 2 (100% প্রশস্ততা) এর মধ্যে ত্বরণ অনুপাত: লক্ষ্য অনুপাত 2।
  • একটি ভিজ্যুয়াল রেফারেন্স হিসাবে MATLAB থেকে সংকেত প্লট
পাসের হার
  • 32.1% ডিভাইস প্রত্যাশিতভাবে প্রভাব 3 তৈরি করেছে।
  • F04 (10.7%, ত্বরণ 1 এর জন্য কোন সংকেত নেই) বা F05 (57.1%, প্রত্যাশিত হিসাবে ত্বরণ 1 এবং ত্বরণ 2 এর মধ্যে কোন পার্থক্য নেই) এর কারণে 67.9% ডিভাইস ব্যর্থ হয়েছে
CreateWaveform (প্রভাব 3) এর জন্য পারফরম্যান্স টেবিল তৈরি করার জন্য ডেটা
ডিভাইস আইডি মূল্য স্তর অ্যাকচুয়েটর প্রকার পাস/ফেল ত্বরণ 1 (50%) ত্বরণ 2 (100%) ত্বরণ অনুপাত ডেল্টা
#301 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 1.19 2.02 1.70 0.83
#302 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 0.87 1.85 2.12 0.98
#303 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 0.62 1.47 2.37 0.85
#304 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 0.82 1.89 2.30 1.07
#305 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 0.69 1.51 2.21 0.83
#306 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 1.02 1.50 1.46 0.47
#307 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 0.59 1.37 2.32 0.78
#308 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 0.58 0.72 1.25 0.14
#309 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 0.39 1.43 3.66 1.04
#310 উচ্চ এক্স-এলআরএ ব্যর্থ (F04) 0.00 1.36 1.36 1.36
#311 উচ্চ এক্স-এলআরএ ব্যর্থ (F04) 0.00 0.56 0.56 0.56
#312 মাঝারি জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F04) 0.00 0.71 0.71 0.71
#313 উচ্চ জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.60 0.61 1.02 0.01
#314 উচ্চ জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.64 0.65 1.01 0.01
#315 উচ্চ ইআরএম ব্যর্থ (F05) 0.96 0.95 0.99 -0.01
#316 উচ্চ জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.40 0.40 1.00 0.00
#317 উচ্চ জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.60 0.58 0.98 -0.01
#318 উচ্চ জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.30 0.30 1.00 0.00
#319 উচ্চ জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.57 0.56 0.99 0.00
#320 মাঝারি জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.67 0.67 1.00 0.00
#321 মাঝারি জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.67 0.66 0.99 -0.01
#322 মাঝারি এক্স-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.95 1.02 1.07 0.06
#323 কম ইআরএম ব্যর্থ (F05) 0.86 0.88 1.01 0.01
#324 কম ইআরএম ব্যর্থ (F05) 1.46 1.45 0.99 -0.01
#325 কম ইআরএম ব্যর্থ (F05) 0.95 0.96 1.01 0.01
#326 কম জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.90 0.92 1.02 0.02
#327 কম জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.47 0.47 1.00 0.00
#328 কম জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.51 0.56 1.09 0.04

প্রভাব 1 কর্মক্ষমতা মানচিত্র 3

চিত্র 8. প্রভাব 3 এর কর্মক্ষমতা মানচিত্র (পাস/ফেল দ্বারা)

,

ইকোসিস্টেমের পারফরম্যান্স ম্যাপ তৈরি করতে পারফরম্যান্স টেবিলে দেওয়া ডেটা ব্যবহার করুন। পারফরম্যান্স ম্যাপ তৈরি করার সময় প্রস্তাবিত ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন কীভাবে-এর নির্দেশিকা অনুসরণ করুন। তুলনা করার জন্য কর্মক্ষমতা মানচিত্রে DUT থেকে অর্জিত ডেটা সারিবদ্ধ করুন।

কর্মক্ষমতা মানচিত্রে ডেটা কল্পনা করুন

ইফেক্ট 1 এবং ইফেক্ট 2-এর পারফরম্যান্স ম্যাপ সর্বোচ্চ সময়কাল, সর্বোচ্চ প্রশস্ততা এবং তীক্ষ্ণতার জন্য যোগ্যতার চিত্র (FOMS = PRR / সর্বোচ্চ সময়কাল) দিয়ে আঁকা হয়েছে। কর্মক্ষমতা মানচিত্রে আপনার ডেটা সারিবদ্ধ করার সময়, x অক্ষ (পিক সময়কাল), y অক্ষ (পিক প্রশস্ততা) এবং বুদবুদের আকার (FOMS) এর ডেটা সাবধানে অনুসরণ করুন। পারফরম্যান্স মানচিত্রটি মূল্য স্তর (নিম্ন, মাঝারি, উচ্চ) এবং অ্যাকচুয়েটর টাইপ (এক্স-এলআরএ, জেড-এলআরএ, ইআরএম) সহ বিভিন্ন বিভাগ সহ উপস্থাপন করা হয়েছে। বিভিন্ন শ্রেণীর প্রতিনিধিত্ব করতে বিভিন্ন রং ব্যবহার করুন।

কর্মক্ষমতা মানচিত্র একটি প্রাসঙ্গিকভাবে আপেক্ষিক তুলনা ব্যবহার করে লক্ষ্য ডিভাইসের মূল্যায়নে সহায়তা করে (একটি পাস বা ব্যর্থ বিচারের পরিবর্তে)। পারফরম্যান্স ম্যাপ এবং আপনার DUT পরিমাপের মধ্যে তুলনা ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করার সময়, ফোনটি যে বিভাগগুলির সাথে সম্পর্কিত তার উপর ভিত্তি করে আপনার প্রত্যাশাগুলি তৈরি করুন, তারপর এই প্রশ্নগুলি বিবেচনা করুন:

  • মানচিত্রে আপনার ডিভাইসের কর্মক্ষমতা বৈশিষ্ট্য কোথায় অবস্থিত?
  • অনেক শর্ত বিবেচনা করে (উদাহরণস্বরূপ, মূল্য স্তর বা অ্যাকচুয়েটর টাইপ), আপনার ডিভাইস কি আপনার প্রতিযোগীদের চেয়ে, সমান বা কম পারফর্ম করছে?
  • ফলাফল কি আপনার প্রত্যাশা পূরণ? যদি না হয়, কোন ফ্যাক্টর underperformed?

উদাহরণ স্বরূপ, যদি আপনার বাজেট ফোনের ERM-এর সাথে পারফরম্যান্স প্রিমিয়াম X-LRA ফোনের সমতুল্য হয়, তাহলে ERM-এর সাথে একই ধরনের বাজেট ফোনের তুলনায় বাজেট ফোনে অসামান্য মানের হ্যাপটিক্স রয়েছে।

EFFECT_CLICK (প্রভাব 1) এবং createOneShot (প্রভাব 2) এ, x অক্ষ এবং y অক্ষ যথাক্রমে সর্বোচ্চ সময়কাল এবং সর্বোচ্চ প্রশস্ততা নির্দেশ করে। বুদবুদের আকার তীক্ষ্ণতার জন্য যোগ্যতার চিত্র নির্দেশ করে (FOMS = PRR / সর্বোচ্চ সময়কাল), এবং কিংবদন্তির রঙের কোডগুলি আরও বিভাজন (মূল্য স্তর বা অ্যাকচুয়েটর প্রকার) এর জন্য বিভাগগুলিকে উপস্থাপন করে। উদাহরণস্বরূপ, মূল্য স্তর দ্বারা বিভক্ত পারফরম্যান্স মানচিত্রে (উদাহরণস্বরূপ, নিম্ন/মাঝারি/উচ্চ), প্রতিটি বুদবুদের রঙ মূল্য স্তরের প্রতিনিধিত্ব করে। আপনার ফোনের দামের স্তরের সাথে বুদবুদের রঙের মিল করে, আপনি একই দামের স্তরের প্রতিযোগীদের সাথে আপনার ফোনের তুলনা করতে পারেন।

চিত্র 1-এর সবুজ বুদবুদ EFFECT_CLICK (প্রভাব 1) এর জন্য উচ্চ-মানের হ্যাপটিক্স দেখায়। প্রভাবগুলি সাধারণত খাস্তা এবং শক্তিশালী হয় যখন সময়কাল ছোট হয়, প্রশস্ততা বেশি হয় এবং বুদবুদের আকার বড় হয়।

চিত্র 1-এর লাল বুদবুদটি EFFECT_CLICK (প্রভাব 1) থেকে নিম্নমানের হ্যাপটিক্স দেখায়। সময়কাল দীর্ঘ, প্রশস্ততা কম এবং বুদবুদের আকার ছোট হলে প্রভাবগুলি সাধারণত গুঞ্জনপূর্ণ, মশলাদার এবং দুর্বল হয়।

বিন্দুযুক্ত লাল রেখাটি সর্বনিম্ন প্রশস্ততা থ্রেশহোল্ড নির্দেশ করে। যদি প্রশস্ততা 0.1 g এর চেয়ে দুর্বল হয়, হ্যাপটিক ব্যবহারকারীদের দ্বারা উপলব্ধি করা যায় না (ব্যর্থতার ক্ষেত্রে F03-2)।

ইফেক্ট হাউ-টু গাইড ১

চিত্র 1. ইফেক্ট 1 কিভাবে করতে হবে গাইডের জন্য পারফরম্যান্স ম্যাপ

ইফেক্ট হাউ-টু গাইড 2

চিত্র 2. ইফেক্ট 2 কিভাবে করতে হবে গাইডের জন্য পারফরম্যান্স ম্যাপ

createOneShot (Effect 2) থেকে ডেটা পড়া একটি ব্যতিক্রম ছাড়া 1 ডেটাকে ইফেক্ট করার প্রায় অভিন্ন প্রক্রিয়া। কারণ ইফেক্ট 2-এর টার্গেট সময়কাল হল 20 ms, 20 ms-এর কাছাকাছি সর্বোচ্চ সময়কাল ভাল ব্রেকিং সহ আউটপুটকে উপস্থাপন করে।

createWaveform (প্রভাব 3) থেকে ডেটা প্রশস্ততা নিয়ন্ত্রণ ক্ষমতার উপর ফোকাস করে। প্রথম ত্বরণের মধ্যে লক্ষ্য অনুপাত (ত্বরণ 1 = 50% প্রশস্ততা = গ্রুপ বার চার্টে বাম বার) এবং দ্বিতীয় ত্বরণ (ত্বরণ 2 = 100% প্রশস্ততা = দলবদ্ধ বার চার্টে ডান বার) 2।

ইফেক্ট হাউ-টু গাইড 3

চিত্র 3. ইফেক্ট 3 কিভাবে করতে হবে গাইডের জন্য পারফরম্যান্স ম্যাপ

কর্মক্ষমতা মানচিত্র তথ্য এবং চিত্রণ

এই ডেটা কর্মক্ষমতা মানচিত্রে প্রযোজ্য:

  • পরীক্ষার তারিখ: এপ্রিল 12, 2020
  • পরীক্ষিত ডিভাইস মডেলের সংখ্যা: 28
  • পরীক্ষিত ডিভাইস প্রস্তুতকারকের সংখ্যা: 10
  • ডিভাইস প্রকাশের সময়কাল: পরীক্ষার তারিখের 18 মাস আগে পর্যন্ত

  • কর্মক্ষমতা মানচিত্রে পরিলক্ষিত হ্যাপটিক প্রভাব:

    • VibrationEffect.EFFECT_CLICK (প্রভাব 1)
    • VibrationEffect.createOneShot (প্রভাব 2)
    • VibrationEffect.createWaveform (প্রভাব 3)

  • মূল্য স্তর বিভাজন

    • উচ্চ (600 USD বা তার বেশি)
    • মাঝারি (300 USD থেকে 600 USD পর্যন্ত)
    • কম (300 USD পর্যন্ত)

  • ব্যর্থতার মামলা

    • F01: হ্যাপটিক ধ্রুবক প্রয়োগ করা হয় না। বিশ্লেষণ করার জন্য কোন সংকেত নেই।
    • F02: সংকেত প্রশস্ততা বিশ্লেষণ করা বা মানুষের দ্বারা অনুভূত করা খুব দুর্বল। MATLAB ত্রুটি।
    • F03-1: সংকেত প্রশস্ততা বিশ্লেষণ করা বা মানুষের দ্বারা অনুভূত করা খুব দুর্বল। PRR মান শূন্য (<0) এর চেয়ে ছোট।
    • F03-2: সংকেত প্রশস্ততা বিশ্লেষণ বা মানুষের দ্বারা অনুভূত করা খুব দুর্বল. প্রশস্ততার মান 0.1 (<0.1) এর চেয়ে ছোট।
    • F04: প্রথম ত্বরণ পর্ব অনুপস্থিত। প্রথমার্ধের জন্য কোন সংকেত নেই।
    • F05: দুটি পর্যায়ের মধ্যে কোন বর্ধিত ত্বরণ নেই। ত্বরণ 1 এবং ত্বরণ 2 এর সর্বোচ্চ প্রশস্ততা প্রায় অভিন্ন।

  • হার্ডওয়্যার মূল্যায়নের জন্য প্রয়োজনীয় Android সংস্করণ: Android 10.0 (API স্তর 29) বা উচ্চতর।

  • পারফরম্যান্স ম্যাপ তৈরি করতে ব্যবহৃত Android সংস্করণ: Android 8.0 (API স্তর 26) বা উচ্চতর। প্রভাব 1 এর জন্য, HapticFeedbackConstants.KEYBOARD_PRESS VibrationEffect.EFFECT_CLICK এর পরিবর্তে ব্যবহার করা হয়েছিল কারণ হ্যাপটিক্স বাস্তবায়ন চেকলিস্ট প্রবর্তনের আগে ডেটা অধিগ্রহণ করা হয়েছিল।

EFFECT_CLICK এর জন্য কর্মক্ষমতা মানচিত্র (প্রভাব 1)

EFFECT_CLICK (প্রভাব 1) এর কর্মক্ষমতা মানচিত্র সম্পর্কে
প্রভাব সংজ্ঞা (জাভা) 
Vibrator vibrator = getSystemService(Vibrator.class);
vibrator.vibrate(VibrationEffect.createPredefined(EFFECT_CLICK));
প্রভাব সংজ্ঞা (কোটলিন) 
val vibrator = getSystemService(Vibrator::class.java)
vibrator.vibrate(VibrationEffect.createPredefined(EFFECT_CLICK))
কর্মক্ষমতা মানচিত্র পড়ার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা
  • সর্বোচ্চ সময়কাল (গ্রাফের x অক্ষ)
  • পিক প্রশস্ততা (গ্রাফের y অক্ষ)
  • FOMS গণনা করতে PRR
  • FOMS = PRR / সর্বোচ্চ প্রশস্ততা (গ্রাফে বুদবুদ প্লটের বুদবুদের আকার)
  • একটি ভিজ্যুয়াল রেফারেন্স হিসাবে MATLAB থেকে সংকেত প্লট
পাসের হার
  • 85.7% ডিভাইস প্রভাব তৈরি করেছে 1
  • F01 এর কারণে 14.3% ডিভাইস ব্যর্থ হয়েছে (হ্যাপটিক ধ্রুবক প্রয়োগ করা হয়নি)
EFFECT_CLICK (প্রভাব 1) এর জন্য পারফরম্যান্স ম্যাপ তৈরি করার জন্য ডেটা
ডিভাইস আইডি মূল্য স্তর অ্যাকচুয়েটর প্রকার পাস/ফেল সর্বোচ্চ সময়কাল (মিসে) সর্বোচ্চ প্রশস্ততা (g) পিআরআর FOMS
#101 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 167.33 0.53 20.91 0.12
#102 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 20.63 1.07 20.09 0.97
#103 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 19.98 0.98 21.75 1.09
#104 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 22.67 1.16 20.02 0.88
#105 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 10.96 1.30 23.62 2.16
#106 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 20.13 1.11 24.15 1.20
#107 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 49.31 0.79 20.06 0.41
#108 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 120.71 0.24 14.93 0.12
#109 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 51.46 0.43 ৮.৬৯ 0.17
#110 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস ৮.৪৪ 1.01 27.68 3.28
#111 উচ্চ ইআরএম ব্যর্থ (F01) n/a n/a n/a n/a
#112 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 25.85 0.51 21.94 0.85
#113 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 58.35 0.29 25.10 0.43
#114 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 34.46 0.28 20.91 0.61
#115 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 23.67 0.31 26.46 1.12
#116 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস ৮.৪০ 0.44 29.82 3.55
#117 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 31.35 1.13 23.65 0.75
#118 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 26.42 0.42 25.05 0.95
#119 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 30.65 0.48 19.69 0.64
#120 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 170.65 0.97 20.16 0.12
#121 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 51.69 0.55 17.14 0.33
#122 মাঝারি এক্স-এলআরএ ব্যর্থ (F01) n/a n/a n/a n/a
#123 কম ইআরএম ব্যর্থ (F01) n/a n/a n/a n/a
#124 কম ইআরএম পাস ৬৮.৩৩ 0.93 7.40 0.11
#125 কম ইআরএম ব্যর্থ (F01) n/a n/a n/a n/a
#126 কম জেড-এলআরএ পাস 41.96 0.68 ৮.৭৭ 0.21
#127 কম জেড-এলআরএ পাস ৯.৬৩ 0.43 4.55 0.47
#128 কম জেড-এলআরএ পাস 22.77 0.55 26.10 1.15

প্রভাব 1 কর্মক্ষমতা মানচিত্র 1

চিত্র 4. প্রভাব 1 এর কর্মক্ষমতা মানচিত্র (মূল্য স্তর অনুসারে)

প্রভাব 1 কর্মক্ষমতা মানচিত্র 2

চিত্র 5. প্রভাব 1 এর জন্য পারফরম্যান্স মানচিত্র (অ্যাকচুয়েটর প্রকার অনুসারে)

CreateOneShot এর জন্য কর্মক্ষমতা মানচিত্র (প্রভাব 2)

CreateOneShot (প্রভাব 2) এর কর্মক্ষমতা মানচিত্র সম্পর্কে
প্রভাব সংজ্ঞা (জাভা) 
private static final long oneShotTiming = 20;
private static final int oneShotAmplitude = 255;


Vibrator vibrator = getSystemService(Vibrator.class);
vibrator.vibrate(VibrationEffect.createOneShot(oneShotTiming, oneShotAmplitude));
প্রভাব সংজ্ঞা (কোটলিন) 
private val oneShotTiming: Long = 20
private val oneShotAmplitude = 255


val vibrator = getSystemService(Vibrator::class.java)
vibrator.vibrate(VibrationEffect.createOneShot(oneShotTiming, oneShotAmplitude))
কর্মক্ষমতা মানচিত্র পড়ার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা
  • সর্বোচ্চ সময়কাল (গ্রাফের x অক্ষ)
  • পিক প্রশস্ততা (গ্রাফের y অক্ষ)
  • FOMS গণনা করতে PRR
  • FOMS = PRR / সর্বোচ্চ প্রশস্ততা (গ্রাফে বুদবুদ প্লটের বুদবুদের আকার)
  • একটি ভিজ্যুয়াল রেফারেন্স হিসাবে MATLAB থেকে সংকেত প্লট
পাসের হার
  • 89.3% ডিভাইস প্রভাব তৈরি করেছে 2
  • F02 বা F03-2 এর কারণে 10.7% ডিভাইস ব্যর্থ হয়েছে (সংকেত প্রশস্ততা খুব দুর্বল যা বিশ্লেষণ করা যায়/মানুষের দ্বারা উপলব্ধি করা যায়)
CreateOneShot (প্রভাব 2) এর জন্য পারফরম্যান্স টেবিল তৈরি করার জন্য ডেটা
ডিভাইস আইডি মূল্য স্তর অ্যাকচুয়েটর প্রকার পাস/ফেল সর্বোচ্চ সময়কাল (মিসে) সর্বোচ্চ প্রশস্ততা (g) পিআরআর FOMS
#201 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 168.81 0.98 20.62 0.12
#202 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 28.35 2.29 28.95 1.02
#203 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 77.25 0.78 21.01 0.27
#204 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 70.48 1.42 21.85 0.31
#205 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস ৬৭.৯২ 1.19 22.61 0.33
#206 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস ৩৩.৪৪ 1.34 25.19 0.75
#207 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 73.90 1.36 23.13 0.31
#208 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 102.02 0.71 20.12 0.20
#209 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 63.71 0.14 3.70 0.06
#210 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস ৮.৪৬ 1.01 28.77 ৩.৪০
#211 উচ্চ ইআরএম ব্যর্থ (F02, F03-1) n/a n/a n/a n/a
#212 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 43.71 1.03 23.14 0.53
#213 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 27.42 0.23 22.85 0.83
#214 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 45.29 0.72 19.99 0.44
#215 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 23.71 0.41 27.30 1.15
#216 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 8.31 0.43 27.58 ৩.৩২
#217 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 42.19 1.03 26.97 0.64
#218 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 26.38 0.42 24.74 0.94
#219 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 46.77 1.01 24.64 0.53
#220 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 166.33 0.97 20.61 0.12
#221 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 38.60 0.42 18.21 0.47
#222 মাঝারি এক্স-এলআরএ পাস 76.00 0.61 23.17 0.30
#223 কম ইআরএম ব্যর্থ (F03-2) 55.27 0.08 1.95 0.04
#224 কম ইআরএম পাস 39.29 0.30 7.04 0.18
#225 কম ইআরএম ব্যর্থ (F03) n/a n/a n/a n/a
#226 কম জেড-এলআরএ পাস 34.31 0.53 30.23 0.88
#227 কম জেড-এলআরএ পাস 5.42 0.37 12.23 2.26
#228 কম জেড-এলআরএ পাস 22.65 0.90 24.23 1.07

প্রভাব 2 কর্মক্ষমতা মানচিত্র 1

চিত্র 6. প্রভাব 2 এর কর্মক্ষমতা মানচিত্র (মূল্য স্তর অনুসারে)

প্রভাব 2 কর্মক্ষমতা মানচিত্র 1

চিত্র 7. প্রভাব 2 এর কর্মক্ষমতা মানচিত্র (অ্যাকচুয়েটর প্রকার অনুসারে)

CreateWaveform এর জন্য পারফরম্যান্স ম্যাপ (প্রভাব 3)

CreateWaveform এর কর্মক্ষমতা মানচিত্র সম্পর্কে (প্রভাব 3)
প্রভাব সংজ্ঞা (জাভা) 
private static final long[] waveformTimings = {500, 500};
private static final int[] waveformAmplitudes = {128, 255};


Vibrator vibrator = getSystemService(Vibrator.class);
vibrator.vibrate(VibrationEffect.createWaveform(waveformTimings, waveformAmplitudes, -1));
প্রভাব সংজ্ঞা (কোটলিন) 
private val waveformTimings = longArrayOf(500, 500)
private val waveformAmplitudes = intArrayOf(128, 255)


val vibrator = getSystemService(Vibrator::class.java)
vibrator.vibrate(VibrationEffect.createWaveform(waveformTimings, waveformAmplitudes, -1))
কর্মক্ষমতা মানচিত্র পড়ার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা
  • ত্বরণ 1 (গ্রাফে বাম দলবদ্ধ বারের y অক্ষ)
  • ত্বরণ 2 (গ্রাফে ডান দলবদ্ধ বারের y অক্ষ)
  • ত্বরণ 1 (50% প্রশস্ততা) এবং ত্বরণ 2 (100% প্রশস্ততা) এর মধ্যে ত্বরণ অনুপাত: লক্ষ্য অনুপাত 2।
  • একটি ভিজ্যুয়াল রেফারেন্স হিসাবে MATLAB থেকে সংকেত প্লট
পাসের হার
  • 32.1% ডিভাইস প্রত্যাশিতভাবে প্রভাব 3 তৈরি করেছে।
  • F04 (10.7%, ত্বরণ 1 এর জন্য কোন সংকেত নেই) বা F05 (57.1%, প্রত্যাশিত হিসাবে ত্বরণ 1 এবং ত্বরণ 2 এর মধ্যে কোন পার্থক্য নেই) এর কারণে 67.9% ডিভাইস ব্যর্থ হয়েছে
CreateWaveform (প্রভাব 3) এর জন্য পারফরম্যান্স টেবিল তৈরি করার জন্য ডেটা
ডিভাইস আইডি মূল্য স্তর অ্যাকচুয়েটর প্রকার পাস/ফেল ত্বরণ 1 (50%) ত্বরণ 2 (100%) ত্বরণ অনুপাত ডেল্টা
#301 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 1.19 2.02 1.70 0.83
#302 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 0.87 1.85 2.12 0.98
#303 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 0.62 1.47 2.37 0.85
#304 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 0.82 1.89 2.30 1.07
#305 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 0.69 1.51 2.21 0.83
#306 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 1.02 1.50 1.46 0.47
#307 উচ্চ এক্স-এলআরএ পাস 0.59 1.37 2.32 0.78
#308 উচ্চ জেড-এলআরএ পাস 0.58 0.72 1.25 0.14
#309 মাঝারি জেড-এলআরএ পাস 0.39 1.43 3.66 1.04
#310 উচ্চ এক্স-এলআরএ ব্যর্থ (F04) 0.00 1.36 1.36 1.36
#311 উচ্চ এক্স-এলআরএ ব্যর্থ (F04) 0.00 0.56 0.56 0.56
#312 মাঝারি জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F04) 0.00 0.71 0.71 0.71
#313 উচ্চ জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.60 0.61 1.02 0.01
#314 উচ্চ জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.64 0.65 1.01 0.01
#315 উচ্চ ইআরএম ব্যর্থ (F05) 0.96 0.95 0.99 -0.01
#316 উচ্চ জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.40 0.40 1.00 0.00
#317 উচ্চ জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.60 0.58 0.98 -0.01
#318 উচ্চ জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.30 0.30 1.00 0.00
#319 উচ্চ জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.57 0.56 0.99 0.00
#320 মাঝারি জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.67 0.67 1.00 0.00
#321 মাঝারি জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.67 0.66 0.99 -0.01
#322 মাঝারি এক্স-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.95 1.02 1.07 0.06
#323 কম ইআরএম ব্যর্থ (F05) 0.86 0.88 1.01 0.01
#324 কম ইআরএম ব্যর্থ (F05) 1.46 1.45 0.99 -0.01
#325 কম ইআরএম ব্যর্থ (F05) 0.95 0.96 1.01 0.01
#326 কম জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.90 0.92 1.02 0.02
#327 কম জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.47 0.47 1.00 0.00
#328 কম জেড-এলআরএ ব্যর্থ (F05) 0.51 0.56 1.09 0.04

প্রভাব 1 কর্মক্ষমতা মানচিত্র 3

চিত্র 8. প্রভাব 3 এর কর্মক্ষমতা মানচিত্র (পাস/ফেল দ্বারা)