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數位訊號例子的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦卓真弘寫的 從零開始使用Python打造投資工具 和林奎至,阮弼群的 電子學(進階分析)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站天線分線器- 2023也說明：以下是自製數位電視天線的步驟教學。 ... 電視四分配器適用4k8k超高畫質數位電視訊號適用有線電視、無線電視、共同天線 ... 第二個例子是正交解調器。
這兩本書分別來自深智數位 和全華圖書所出版 。
國立清華大學 動力機械工程學系 張禎元、Mottershead, John所指導 張晏暠的 基於形狀描述子與壓縮感知的操作模態分析全域資料之壓縮 （2019），提出數位訊號例子關鍵因素是什麼，來自於數位影像相依性、形狀描述子、壓縮感知、操作模態分析、結構健康監測。
而第二篇論文國立清華大學 光電工程研究所 李瑞光所指導 黃盈勳的 腔增強自發參量下轉換產生之先驅單光子源 （2019），提出因為有 量子、單光子、先驅、共振腔、自發參量下轉換、鈮酸鋰的重點而找出了 數位訊號例子的解答。
最後網站數位訊號處理 - 機械設計專題(虎尾科大MDE)則補充：Digital Signal Process (DSP). Fast Fourier Transform (FFT). 數位訊號處理. 例子: 語音信號處理. 人類的聲音是由聲門產生一振幅不均勻的脈衝激發聲 ...
從零開始使用Python打造投資工具
為了解決數位訊號例子 的問題，作者卓真弘 這樣論述：
★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用．最快速上手的 Python 投資工具 ■【什麼是程式交易】 程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標，像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的，然後每月或每季換股，這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。 ■【程式交易的優點】 還在用人力去看營收本益比的資料去選股？ 還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單？ 或是在研究策略的時候，要拿歷史資料來計算這個策略可不可行？ → 這些都可以用程式來解決！省下大量的人力與時間成本。 ■【為什麼使用 Python 進行程式交易】 市面
上常見的選股以及技術分析軟體 XQ、MultiCharts 沒有提供的功能都要從零開始做一個出來，然而 Python 自由度高，不管是使用 AI 來做買賣判斷、寫爬蟲去社群媒體爬一檔股票的網路聲量、還是使用現成的函式庫來做一些複雜的運算都可以輕易做到。 → 本書可以提供以上協助，不僅從 Python 基礎開始教學，再搭配現成策略做修改進行交易！ 本書特色 零程式交易經驗也能使用的自動交易書籍！ ★高 CP 值的自動交易★ 本書主要使用 Python + Shioaji 開發程式交易策略，包含可以直接用來交易的均線交易程式以及網格交易程式範例，不需額外買套裝軟體和購買報價，
幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻，不用拿自己的錢測試。 ★立馬 Python 用場★ 有了現成的自動交易程式後，讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略；待規劃出新策略，需要使用新策略做成交易機器人時，只要參考書中的 Python 交易機器人範例，立即做修改即可。 ★交易程式超值附贈★ 本書內附可以直接下單的交易程式，幫助讀者馬上學、馬上理解，亦可至深智數位官網下載：deepmind.com.tw
基於形狀描述子與壓縮感知的操作模態分析全域資料之壓縮
為了解決數位訊號例子 的問題，作者張晏暠 這樣論述：
近年來，如何提取有效的資料以及移除冗餘的雜訊逐漸成為研究焦點。對於各種的工程分析而言，資料壓縮是不可或缺的，有效率的壓縮方式將對各種工程研究有助益。數位影像相依性(Digital Image Correlation)演算法系統是一種基於雙數位相機的立體視覺量測系統，該系統已經被廣泛的應用在力學的應變分析上，因為其可以直接量測選取區域之位移場的簡便性。目前，這項量測系統已經逐漸被應用於動態的工程量測上，但正是由於測量儀器是數位像相機而又產生了新的問題。其中最主要的問題就是資料量變成非常龐大，通常會有幾千個資料點的時序資料肇因於高取樣頻率、高空間解析度以及長取樣時間的要求。在本研究中，主要探討如
何有效的壓縮立體視覺數位影像相依性系統所量取的位移場圖序列。作為一種非接觸的光學全域量測技術，立體視覺數位影像相依性系統的應用越來越廣泛。本論文中提出應用稀疏表示來處理由立體視覺數位影像相依性系統量測所產生的龐大資料。目標是發展能夠保留位移場圖中的細部資訊以及維持形狀描述子(Shape Descriptor)表示的簡潔性。此研究中提出了兩個有效的資料壓縮方法基於知名的K-SVD演算法以及壓縮感知(Compressed Sensing)技術來算出具有代表性又簡潔的資料表示。首先，本研究提出一種新的演算法來有效的處理全域的資料，藉由資料本身的特性以及結合形狀描述子與格拉姆-施密特單範正交化(Gra
m-Schmidt Orthonormalisation)，使表示資料的基底函數數量減少，但仍可建立更簡潔的分解。在模擬與實際量測的案例中，資料大小與訊號數量的壓縮比都有明顯提升，顯示了本演算法的有效性。新基底函數的資料表示所重建的位移場圖，符合了指定的相依性係數的閥值條件。另外，通常在工作結構的監測中，會量測很多組的資料，可能會造成資料傳輸以及儲存的問題，這個問題尤其明顯當量測儀器是數位相機時，也就是立體視覺數位影像相依性系統。一張位移圖有數千個量測點，一組有意義的量測通常包含數千張位移場圖，而通常為了降低雜訊的影響，振動量測又會測量數組的數據，如此大量的資料必須要以有效率的方式處理，以方便
之後的遠端重建與分析，尤其是操作模態分析(Operational Modal Analysis)。本研究正是因為此需求而提出結合形狀描述子與壓縮感知的資料壓縮方法，因為只使用壓縮感知技術並不能更有效的壓縮資料。本整合的方法被示範應用於部分可觀測的工業電路板之分析上，用操作模態分析藉由l_1最佳化壓縮與重建位移場圖。壓縮與重建的流程可於該例子中瞭解，而其壓縮效果更勝單獨使用形狀描述子方法，且從操作模態分析結果中，可以驗證壓縮感知重建的資料保留了原始資料的核心資訊。總結，基底函數更新演算法是一個有效降低用於表示之基底函數數量的工具，並且其產生的基底函數更適合應用於壓縮立體視覺數位影像相依性系統量測
的資料上，該演算法能夠由初始基底函數更新，進而找到一組有代表性的形狀基底函數去代表位移場圖。另一方面，整合壓縮感知與形狀描述子的方法提供了一種新的方式去提取量測資料中的核心資訊，這種後處理的技術不只提升了壓縮比，也提供了結構健康監測(Structural Health Monitoring)新的可行性。
電子學(進階分析)
為了解決數位訊號例子 的問題，作者林奎至,阮弼群 這樣論述：
本書以作者多年教學經驗，配合淺顯易懂的文字和圖形的描述編撰而成，對於重要觀念及公式，善用問答的方式陳述，加強研讀時的吸收與想像。各章皆以學習流程圖及生活化短文，啟發學習興趣、確立學習目標，內容節選重要定理及觀念，以中、英語對照的方式呈現，建立課堂雙語互動，並收錄豐富且經典的題型及各校入學考題，有效驗證學習成果；全書共分成「基礎概念」、「進階分析」兩冊，適用於大學及科大之電子、電機、資工系「電子學」課程。 本書特色 1.每章皆以學習流程圖歸納重點、確立學習目標。 2.每章前皆設計「生活電子學」短文，以生活、歷史為喻說明電子專業，啟發學習興趣。 3.每章皆節
選重要定理、觀念，以中、英語對照呈現，活絡雙語學習的潛力。 4.本書以簡單扼要的方式闡述觀念，定理推導有條理且詳盡。 5.本書收錄豐富的例題及習題，且精選近十所大專校院研究所入學考題、公務員高考考題，有效驗證學習成果。
腔增強自發參量下轉換產生之先驅單光子源
為了解決數位訊號例子 的問題，作者黃盈勳 這樣論述：
綜觀近5至10年的科技研革，從大數據[1]，緊接雲端資源[2]，所帶來的資訊安全議題，及這幾年的AI人工智慧[3]等等……，皆顯示傳統的測量及運算方式，已逐漸無法滿足人類的需求，近年來隨著google、IBM等科技巨頭陸續發表的量子產品，亦顯示「量子」科技的發展正如火如荼；然談到光的非古典量子態，最基本的莫過於數態和壓縮態，在現今各個量子應用上，單光子光源也都是項重大議題，故本研究欲利用腔增強自發參量下轉換，非線性晶體為週期性極化鈮酸鋰，及先驅機制來製備單光子光源，以探討其特性並期做更多應用。