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無線數位電視頻道的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
無線數位電視頻道的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦林崧銘寫的 有線電視技術(第三版) 可以從中找到所需的評價。
另外網站模擬電視停播！DTMB免費地面無線數位電視全國覆蓋 - 壹讀也說明：我國年底正式停止模擬電視轉播，全面進入無線免費數位電視時代！以前在廣東地區可以通過架設魚骨天線收看雪花模擬無線電視台的場景不再有。
國立中正大學 電機工程研究所 陳自強所指導 黃建翔的 Broadcast Markup Language 於嵌入式系統之實作與應用 （2016），提出無線數位電視頻道關鍵因素是什麼，來自於嵌入式、數位機上盒、Broadcast Markup Language、DSM-CC。
而第二篇論文國立中正大學 電機工程研究所 陳自強所指導 陳厚均的 利用嵌入式平台實現居家人物觀看數位電視節目之行為分析 （2015），提出因為有 嵌入式、數位機上盒、人臉辨識、MIPS、Video4Linux的重點而找出了 無線數位電視頻道的解答。
最後網站如何收視- 客家電視台則補充：Q2：收視戶使用無線電視機上盒或數位電視機無法正常收視高畫質頻道(或是有聲音無影像的現象)，該如何解決？ A2 : (一)內建高畫質數位電視接收器之電視機
有線電視技術(第三版)
為了解決無線數位電視頻道 的問題，作者林崧銘 這樣論述：
有線電視已成為科技發達國家家庭娛樂的一部份，因而在相關技術的發展上急需改善，本書以實用性為主，對各設備及裝置有詳細的圖解說明，並對CATV系統有完整介紹且附有實際設計範例可供參考，內文中並附有各國有線電視之相關法規及參考資料，是一般從事有線電視工程及維修技術人員的最佳參考書籍，也可做為CATV視聽專業技術課程的最新教材。
無線數位電視頻道進入發燒排行的影片
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Broadcast Markup Language 於嵌入式系統之實作與應用
為了解決無線數位電視頻道 的問題，作者黃建翔 這樣論述：
科技的進步使電視的發展有了很大的改變，從原本的有線傳輸、類比訊號發展到如今的無線傳輸與數位訊號，隨著數位機上盒(Set-Top Box，STB)的普及，無線數位電視成了民眾免費訊息的來源，無線數位廣播的優點可以傳輸各種不同的資訊、不會受時間與空間的限制，且可以在不同平台上使用，因此除了單純的電視頻道外，無線數位廣播也可以加入互動式的內容，像是天氣內容的查詢、政府相關法規的推播等等，都可以透過無線數位廣播傳遞給民眾。本論文使用揚興科技提供的ISB293 STB開發板做為嵌入式系統的開發平台，藉以實現播放電視節目廣播及瀏覽BML資訊的功能。首先針對系統開發套件進行重新組譯的動作，之後將編譯好的系
統以USB或USB ICE Tool燒錄到平台上完成系統的建置。平台建置完畢後，首要任務是將BML browser SDK移植到平台系統上，完成移植後需要把平台底層相對應的API與SDK作連結，若無API與SDK沒有相對應的功能則需要調整或是開發，完成上述步驟後得以實現播放無線數位電視頻道與BML的功能。在平台上完成BML功能後，由於SDK在移植與系統速度上，有一些改善空間。因此藉由BML browser的開發嘗試找出在速度上可以優化的地方，且在BML browser完成後，後續在移植到其他平台時可以節省較多開發時間。
利用嵌入式平台實現居家人物觀看數位電視節目之行為分析
為了解決無線數位電視頻道 的問題，作者陳厚均 這樣論述：
隨著科技不斷的進步，智慧家庭已經被視為重點發展項目之一，而電視作為家中客廳之必要家電，其發展的方向更是受到關注，如今隨著有線電視的數位化，家中數位機上盒(Set-Top Box，STB)的存在也隨之普及。在環境與政策的帶動之下，STB產業的競爭也越發激烈，各廠商除了致力於設法降低產品的售價之外，還需要積極地做延伸開發，提供更多元、創新的功能，才能捕獲消費者的心。本論文藉以嵌入式平台實現播放數位電視節目之功能，並擷取人物相關資訊做分析與紀錄，希望能提供STB一種創新的服務與產品開發的方向。 本論文使用揚興科技提供的MPB573 STB開發板做為嵌入式系統的開發平台，藉以實現播放電
視節目廣播及人臉辨識的功能。首先針對系統開發套件進行重新組譯的動作，之後將編譯好的系統以NFS(Network FileSystem)的方式掛載至平台上完成系統的建置。平台建置完畢後，首要任務是針對DVB-T訊號的解調函式進行修改，並使用CMake將OpenCV 2.4.9移植到MPB573，得以實現播放台灣無線數位電視頻道與人臉辨識的功能，最終以HTML5提供使用者一套具備遠端遙控的介面及觀看分析結果的功能平台。 在一般情況下，若只使用OpenCV的Face Detection和Eigenface來實現人臉辨識系統，其平均辨識率僅為78.8%。本論文為了能提供更好的人臉辨識系統，因此本
論文使用V4L(Video4Linux)取得即時的影像串流做為輸入訊號，同時針對辨識系統加入自適應膚色檢測法與投票機制，經過改良後的平均辨識率提升至85%。