雜訊英文的問題，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

光電子學：原理、元件與應用(第六版)

為了解決雜訊英文的問題，作者林螢光  這樣論述：

　　光電科技及光電裝置已大量應用在各種產業之中，本書介紹各類光電裝置之工作原理與光電轉換機制；有雷射原理與控制雷射光的方法、檢光器原理、半導體雷射、光波導器件等等。內容涵蓋主要之光電裝置，為一本廣度充足、深度適中的讀本！本書適用於大學、科大電子、電機系或研究所和產業界對光電有興趣之工程、研發人員使用。 本書特色 　　1.本書內容資料新穎並種類寬廣，是研習光電科技者最佳選擇。 　　2.本書介紹各類光電裝置之工作原理，分別有雷射原理與控制雷射光的方法、光檢器原理、顯示器、半導體雷射、光波導器等。是一本廣度充足、深度適中的讀本！ 　　3.中文編寫之高科技圖書，流暢易讀，學

習效果更甚市售英文光電書籍。

雜訊英文進入發燒排行的影片

具有信號全通傳輸的超寬頻雙向吸收型共模濾波器

為了解決雜訊英文的問題，作者陳昱翔 這樣論述：

本文提出了新穎的缺陷接地結構 (DGS) 的吸收式共模濾波器。前期研究微帶線吸收式共模濾波器，擁有一個超寬的共模雜訊吸收頻帶，頻寬百分比高達131%，且由 3-dB決定的差模訊號截止頻率高達17 GHz。接著透過前期研究延伸，提出帶線超寬頻吸收型共模濾波器，將其共模雜訊吸收頻寬百分比提升至 147%。此外，濾波器由 3-dB 截止頻率決定的差模信號總傳輸頻率高達約 15 GHz，並將濾波器尺寸縮小至1.1%。共模雜訊吸收頻寬和信號傳輸頻寬的表現在過去的文獻中從未實現過。

新一代AI霸主：深度強化學習從基礎開始到專案開發

為了解決雜訊英文的問題，作者董豪,丁子涵,仉尚航 這樣論述：

本書是為「深度強化學習」的專家所提供的最佳參考書！ 　　從 2013 年開始，深度強化學習已漸漸地以多種方式改變了我們的生活和世界，會下棋的AlphaGo技術展示了超過專業選手的理解能力的"圍棋之美"。 　　類似的情況也會發生在技術、醫療和金融領域。深度強化學習探索了一個人類最基本的問題：人類是如何透過與環境互動進行學習的？這個機制可能成為逃出“巨量資料陷阱”的關鍵因素，作為一條強人工智慧的必經之路，通向人類智慧尚未企及的地方。 　　本書由一群對機器學習充滿熱情的極強專家完成，展示深度強化學習的世界，透過實例和經驗介紹，加深對深度強化學習的理解。 　　本書覆蓋內容範圍之廣，從深度強

化學習的基礎理論知識到包含程式細節的技術實現描述，是初學者和科學研究人員非常好的學習教材。 本書特色 　　●深度學習精解 　　〇強化學習入門指引 　　●深度Q網路，DQN、Double DQN、Actor-Critic 　　〇模仿學習 　　●整合學習詳解 　　〇分層、多智慧體強化學習 　　●平行計算 　　〇Learning to Run實作 　　●圖型強化實作 　　〇模擬環境機器人實作 　　●Arena多智慧體強化學習平台實作 　　〇強化學習技巧及最完整所有演算法說明實作

雙基地雷達系統於過載目標下到達方向與離開方向之聯合估測

為了解決雜訊英文的問題，作者李佳昇 這樣論述：

本論文係於雙基地雷達系統中處理過載目標時之聯合到達方向(direction of arrival, DOA)和離開方向(direction of departure, DOD)估測問題，過載目標係指雙基地雷達系統所欲偵測目標的數目大於發射機元件和接收機元件的乘積的數目。考慮某一雙基地雷達系統，其發射與接收陣列分別由具備M個與N個元件之均勻線性天線陣列所組成，而發展被偵測目標的數目大於 的估測演算法，在期望於低計算複雜度與高目標物容量的情況下，於接收端以提升角度估測之解析度，並且針對要提升處理目標數目必須增加系統有效自由度伴隨而來的計算負荷，發展低計算複雜度的技術進行探討，為了達成有效估測的目

的，本論文包含二個主要課題，第一個課題為雙基地雷達系統於過載目標下到達方向與離開方向之聯合估測，基於自相關矩陣重新表示法的處理方式係利用目標反射波訊號的子空間特徵和基於陣列響應的Khatri-Rao (KR)乘積之相關性，所提出的聯合DOA和DOD估測器具有處理目標數目遠大於發射機元件和接收機元件數目乘積的能力和導致解析極限的顯著改善。第二個課題則於傳送端加入一個編碼雷達訊號之基於空間時間雙基地雷達架構，於接收端發展一種角度估測方法以提升角度估測之解析度，並增加目標物估測數目之容量。同時為了降低計算複雜度，故本論文亦將於第一和二個課題中分別發展相對之具有計算效率的雜訊子空間投影矩陣估測技術，來

降低高維度奇異值分解(singular value decomposition, SVD)和特徵值分解(eigen value decomposition, EVD)的計算負荷。最後經由電腦模擬驗證所提出方法的有效性。