麥克風回授消除的問題，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

遠距團隊的高效領導法則：你擔心的WFH缺點都不會發生!十個環節打造超強向心力的傑出團隊

為了解決麥克風回授消除的問題，作者大衛．博柯斯 這樣論述：

在下一次線上會議前，先看這本書！ 財星500強企業講師、全球50大管理思想家 解決你在遠距模式下面臨的關鍵挑戰 提供領導者帶領遠距團隊高效達標的成功解方   　　遠距工作對身為團隊領導人的你來說，簡直是場烏煙瘴氣、需要耗費更多心力管理員工的惡夢嗎？ 　　 　　●發言沒開麥克風、協作檔案打不開、訊號斷斷續續……每次視訊會議花在處理這些狀況的時間都比討論正事的時間多！ 　　●很難約到世界各地的成員同時上線，完成專案的預計截止日還需要加上好幾個時區的時差。 　　●少了面對面閒談的「非公務時間」，成員要在什麼時機增進感情和工作默契？要怎麼讓他們產生向心力？ 　　

●當電腦電源鍵取代打卡鐘，上下班時間是自由心證，員工的工作進度如何追蹤？你的績效考核又該怎麼評估？ 　　●要求員工即時回覆訊息、安裝監控軟體是增加員工效率的有效做法？   　　當「不進辦公室上班」已經成為未來工作趨勢，領導者更需要讓自己的管理技能與時俱進，確保團隊成員在任何地方自由工作的同時，他們的工作效率和參與度都能符合標準，甚至比傳統坐在辦公室的工作模式更好、更有效率！   　　頂尖商業思想家大衛・博柯斯 (David Burkus)在本書中依工作的生命週期劃分，一一點出遠距團隊管理人員在每個階段會面臨的問題和挑戰，從建立遠距團隊、添加新成員，到有效及快速的溝通、管理績

效、保持團隊參與，甚至幫助團隊成員在工作和生活之間取得適當的平衡等，藉由實務範例，提供他精闢的見解與應對方法。   　　★讓團隊成員保有「我們是一個團隊」的意識：領導者必須先讓遠距團隊成員產生共同的理解和認同感，然後進一步建立團隊一致的最高目標，打造讓成員感到安心的團隊文化。   　　★招聘新員工：安排小組成員一同面試，除了確保應徵者具備所需技能，也符合團隊的溝通和合作習慣。用短暫的線上會議或歡迎影片幫助新成員融入團隊，並將所有入職須知整理成文件紀錄。   　　★維持遠距團隊成員的情誼：不在同一個空間工作不代表情感疏離，善用虛擬茶水間、線上Fika、主題午餐會等方式，加

上定期的實地活動，就能讓成員維持緊密聯繫，培養絕佳工作默契，並消除獨自工作的寂寞感。   　　★遠端團隊的溝通之道：領導者應該依照不同情境使用「同步」或「非同步」的方式聯絡成員。並不是每種「同步溝通」都代表著效率，要求即時回覆反而會打斷成員的工作步調，讓遠距工作不受干擾專注於各自任務的效果大折扣。   　　★不讓虛擬會議浪費時間：訂定合適議程或提前十分鐘開啟線上會議等小技巧，能增加團隊成員討論的參與度，並幫助領導者有效掌控會議流程。   　　★拋開「人要在場才有效率」的想法：遠距模式下，最好的績效管理方式是訓練員工主動展示自己的目標和工作進度。團隊一同設定目標後，領導者

定期親自追蹤、回報進展給團隊，並提供有建設性的回饋意見。另外，聰明的遠端領導者也應該幫助團隊成員劃分清楚工作與生活的界線，讓他們在工作上更能保持專注和效率。   　　★相信你的員工和團隊：遠距工作的領導者應該展現對團隊的支持而不是監視和控制，給予信任讓他們安排自己的工作時程，可以激發員工的自主性，進一步提高他們的生產力。   　　這本書解決所有遠端領導者擔心的一切問題，即使無法身處同一個空間或時區，你也能打造一個讓員工能夠安心且高效工作的遠距環境，成為出色的高績效團隊領導者！   本書特色   　　本書每章皆有實際公司的遠距實務範例，搭配作者富有啟發性的見解及技巧

，為管理人員提供遠端領導各工作階段會碰到的問題和解決方法。   　　附錄一提供領導團隊所需的各種技術工具，如專案管理或追蹤生產力等推薦使用的軟體；附錄二彙總遠端領導者可能遇到的任何問題，例如資訊安全問題、如何支付薪水、可以跟成員成為臉書好友嗎等等。   專業推薦   　　胡瑞柔／叡揚資訊雲端及巨資事業群總經理 　　許景泰／大大學院執行長 　　黑主任／職場黑馬學 　　葉濬慈（Andrew Yeh）／Remote Taiwan 主理人、全球遠距團隊&薪酬顧問 　　劉邦彥 Alex Liu／25sprout 新芽網路股份有限公司 共同創辦人暨執行長

　　劉艾霖／「遠距工作者在台灣」社群創辦人 　　鄭涵睿／綠藤生機共同創辦人暨執行長 　　戴松志／遠東國際商業銀行數位金融事業群副總經理 　　（依姓氏筆劃排序）

麥克風回授消除進入發燒排行的影片

場域式主動噪音控制之開發與應用

為了解決麥克風回授消除的問題，作者林家豪 這樣論述：

本論文以數位訊號處理器(Digital Signal Processor, DSP)為基礎，將主動噪音控制技術(Active Noise Control, ANC)應用於座椅頭枕上，並根據使用環境的不同提出合適的方法，以達到場域式降噪的目的 。車輛行駛所產生的噪音對人耳來說是一項無形的損害，本文介紹了在車輛座椅的頭枕上使用帶有編程增益放大器(PGA)的 ANC 系統，解決車內多變的交通噪音問題。在實際應用中，汽車的行駛速度並不總是恆定的，當車速不規則變化時，麥克風接收到的噪音增益必須相應改變，從而影響 ANC 效果。 因此，提出了將增益維持在理想範圍內的 PGA 技術，以結合前饋式結構和最小

均方(LMS)算法來消除頭枕上的交通噪音。在廠辦的環境中，除了需要考量環境中不同的噪音源種類之外，根據使用者位置的不同，實驗設置上也需要進行相應的調整，其中麥克風的設置為本文中主要探討的項目之一，根據噪音源的來向與場域的限制提出合理的擺放位置。除了主動式噪音控制之外，我們結合被動式噪音控制(Passive Noise Control, PNC)設計，將環境中高頻噪音降低，從而使廠辦內的降噪效益達到最佳化處理。

別人怎麼賺錢，是你不會的

為了解決麥克風回授消除的問題，作者黃啟團 這樣論述：

從心理學角度，改變你對錢的思維。 打破心理限制，讓你擁有「值錢」的格局。 　　▌《別人怎麼對你，都是你教的》暢銷書作者黃啟團，強勢力作！▌ 　　▌當當網「投資理財」暢銷TOP 1！▌ 　　【掌握了有錢人的思維方式，你就是有錢人】 　　若你只選擇待在原地哭窮， 　　說真的，這輩子就只能這樣了。 　　你的眼界，決定了你能夠讓自己多富足。 　　◆◆◆ 　　▌敢掙錢、懂賺錢、能值錢， 　　三大關鍵法門，開啟你的財富自由之門。▌ 　　一輛法拉利跑車從兩個人眼前呼嘯而過。 　　A眼睛發亮，說：「哇，法拉利！」 　　B翻個白眼，說：「哼！法拉利。」 　　你覺得這兩個人，將來誰最有可能開法拉

利呢？ 　　【答案在本書內頁】 　　「我受夠了沒錢的生活！」很多人都這麼說。 　　我們渴望自己變有錢、羨慕別人會賺錢、想像財富帶來的各種好處，卻總是不得其門而入，找不到屬於自己那把打開富足大門的金鑰匙。 　　於是，只能繼續渴望、羨慕、想像。 　　其實，這是你內心關於錢的「病毒性觀念」限制住了你。 　　你沒有察覺的「不配得」、「不好意思」、「不甘心」……讓你把本該是你的財富推開了！ 　　暢銷書《別人怎麼對你，都是你教的》作者──資深心理導師黃啟團，在《別人怎麼賺錢，是你不會的》一書中，打造二十五把行動金鑰，分享他化自卑為自信、從貧困到財富自由的切身經歷，以及多年來接觸、觀察的個案實例，教我們

消除潛伏在內心、阻礙我們富有的「財富病毒」，學會讓別人來為我們賺錢，更由內而外，建立自我對於金錢的強大吸力。 　　觀念實用、方法實際，本書帶領你以全新視角，開創你從未想過，如今卻能輕易實現的財富自由之路。 　　◆◆◆ 　　受夠了沒錢？ 　　──只有實際行動，才能破困而出，改變人生！ 本書特色 　　◎【Q：關於金錢，你最大的困難是什麼？】 　　「你在生活中最難忍受的是什麼？」我問。 　　「我受夠了沒錢的生活！」他答。 　　我留意到他的左手在發抖，便請他閉上眼睛，將注意力放到發抖的左手上，去感受自己究竟為什麼發抖。 　　他在閉上眼睛之後，手越抖越厲害了，過了一段時間，淚水奪眶而出。 　　

我問他發生了什麼事，他嚎啕大哭起來，說他爸曾因為錢打過他。他五歲的時候，有一次從家裡悄悄拿錢，被爸爸發現了，他不僅被揍了一頓，還被趕出了門外。 　　「你對錢是什麼樣的看法？」我問。 　　「我這輩子被錢害慘了！」他答。 　　→試問：一個認為自己被錢害慘的人，怎麼可能擁有更多的錢呢？ 名人推薦 　　這本書既實用，又振奮人心！ 　　◎【專文推薦】楊斯棓醫師（《人生路引》作者）、寶可孟（理財達人‧《寶可孟刷卡賺錢祕笈》作者） 　　◎【掛名推薦】林裕盛（值大錢的人＆業務天王）、陳重銘（《上班族的ETF賺錢術》暢銷作家） 　　◎「林裕盛」推薦：作者說得好，金錢吸引力法則：把自己變值錢，從感恩做起

，你就會創造更多的財富！ 　　◎「楊斯棓」推薦：這本書，可以幫助讀者解開自己心中有關金錢（至少）二十五個死結。在金錢觀的認知路上，我們生來必定趨近於無知狀態，不必引以為恥。透過學習模仿，我們會漸漸往完美前進，而黃啟團就是我們最好的領路人。（摘自本書推薦序） 　　◎「寶可孟」推薦：本書用簡單的三個等級：「掙錢」、「賺錢」、「值錢」，一步一步教你解構「錢」的本質，讓你知道該如何重新建構自己的價值觀，彷如一本「賺錢的超頻指導術」，讀完就能開啟自己的「賺錢模式」。（摘自本書推薦序）  

設備監測及檢測之異常訊號辨識分類

為了解決麥克風回授消除的問題，作者陳彥誠 這樣論述：

目錄指導教授推薦書口試委員會審定書致謝 iii中文摘要 ivAbstract vi目錄 ix圖目錄 xii表目錄 xvii第一章 緒論 - 1 -1.1. 前言 - 1 -1.2. 研究背景及動機 - 1 -1.3. 旋轉機械之風扇健康監測 - 4 -1.3.1. 旋轉機械之特性 - 4 -1.3.2. 文獻回顧 - 4 -1.3.3. 研究目的 - 6 -1.4. 熱交換管缺陷之渦電流檢測 - 7 -1.4.1. 渦電流檢測於熱交換管之應用 - 7 -1

.4.2. 文獻回顧 - 12 -1.4.3. 研究目的 - 14 -第二章 研究方法 - 15 -2.1. 訊號分析及機器學習演算法 - 15 -2.1.1. 訊號分析及處理 - 15 -2.1.2. 機器學習 - 25 -2.1.3. 深度學習 - 29 -2.1.4. 程式語言及套件 - 37 -2.2. 旋轉機械之風扇健康監測 - 39 -2.2.1. 研究架構 - 39 -2.2.2. 設備訊號擷取 - 40 -2.2.3. 數據集建立 - 40

-2.2.4. 訊號分析及特徵提取 - 41 -2.2.5. 機器學習監測模型建立 - 45 -2.3. 熱交換管缺陷之渦電流檢測 - 48 -2.3.1. 研究架構 - 48 -2.3.2. 熱交換管缺陷訊號擷取 - 49 -2.3.3. 數據集建立 - 51 -2.3.4. ANN濾波模型建立 - 53 -2.3.5. 特徵提取及隨機森林模型之缺陷辨識 - 56 -第三章 研究結果 - 59 -3.1. 旋轉機械之風扇健康監測 - 59 -3.1.1. SVM、RF模型辨

識結果 - 59 -3.1.2. 1D-CNN模型辨識結果 - 62 -3.2. 熱交換管缺陷之渦電流檢測 - 64 -3.2.1. 訊號量測結果 - 64 -3.2.2. ANN模型之濾波結果 - 69 -3.2.3. 隨機森林模型之缺陷辨識結果 - 79 -第四章 結論 - 84 -4.1. 機器學習於監測及檢測之應用 - 84 -4.2. 未來展望 - 87 -參考文獻 - 88 -圖目錄圖1. 1 設備狀態監測及檢測之發展及流程[1] - 3 -圖1. 2 渦電流產生之原理[23

] - 7 -圖1. 3 環形渦電流因試件缺陷而造成扭曲之情形[23] - 8 -圖1. 4 基於時間之檢測訊號 - 8 -圖1. 5 阻抗平面之檢測訊號 - 9 -圖1. 6 管殼式熱交換器示意圖 - 10 -圖1. 7 熱交換管之渦電流檢測示意圖[24] - 11 -圖1. 8 不同缺陷導致之訊號及相位變化[23] - 11 -圖1. 9 缺陷及支撐板混合之檢測訊號 - 12 -圖2. 1 時域圖 - 19 -圖2. 2 頻域圖 - 19 -圖2. 3 時域訊號比較圖 - 21 -圖2. 4 頻域訊號比較圖 - 21

-圖2. 5 STFT分析比較圖 - 23 -圖2. 6 小波轉換示意圖 - 24 -圖2. 7 FT、STFT、小波轉換比較圖 - 24 -圖2. 8 SVM樣本映射至高維度空間 - 26 -圖2. 9 超平面切出線性可分 - 26 -圖2. 10 決策樹範例 - 28 -圖2. 11 隨機森林示意圖 - 29 -圖2. 12 類神經網路之神經元 - 30 -圖2. 13 DNN之網路訓練 - 31 -圖2. 14 DNN示意圖 - 31 -圖2. 15 激勵函數 - 32 -圖2. 16 權重更新示例網路圖 - 34

-圖2. 17 CNN架構 - 35 -圖2. 18 卷積運算 - 36 -圖2. 19 最大池化運算 - 36 -圖2. 20 風扇健康監測系統 - 39 -圖2. 21 風扇監測研究方法流程 - 40 -圖2. 22 加速規及麥克風之風扇監測時域訊號圖 - 41 -圖2. 23 加速規及麥克風之風扇監測頻率域訊號圖 - 42 -圖2. 24 風扇葉片振盪與風扇轉速之調變 - 42 -圖2. 25 加速規中正常及故障風扇之轉速基頻振幅比較 - 43 -圖2. 26 麥克風中正常及故障風扇之低頻率振幅比較 - 44 -圖2. 27

1D-CNN模型流程架構 - 46 -圖2. 28 1D-CNN模型整體架構及可學習參數 - 47 -圖2. 29 熱交換管缺陷檢測研究流程 - 48 -圖2. 30 熱交換管缺陷檢測研究總體架構1.訊號量測2.數據集建立3.兩種方法消除支撐環訊號4.比較消除結果5.隨機森林缺陷辨識 - 49 -圖2. 31 熱交換管訊號量測及擷取流程 - 51 -圖2. 32 ASME[25]銅鎳校準管 - 52 -圖2. 33 支撐環於缺陷周圍移動示意圖 - 52 -圖2. 34 ANN濾波模型學習流程 - 54 -圖2. 35 ANN濾波模型隱藏層及輸出

層架構 - 55 -圖2. 36 管件缺陷辨識特徵選擇(a)於時間域(b)於阻抗平面上 - 57 -圖3. 1 SVM模型風扇狀態辨識之訓練結果 - 60 -圖3. 2 SVM模型風扇狀態辨識之測試結果 - 60 -圖3. 3 SVM模型風扇狀態辨識之測試準確度 - 61 -圖3. 4 RF模型風扇狀態辨識之測試準確度 - 61 -圖3. 5 三種風扇狀態辨識特徵各別之重要程度 - 62 -圖3. 6 其中一棵決策樹之風扇狀態辨識可視化 - 62 -圖3. 7 1D-CNN模型訓練過程 - 63 -圖3. 8 1D-CNN模型風扇狀態辨識之

測試準確度 - 63 -圖3. 9 支撐環7kHz及36kHz檢測訊號圖 - 64 -圖3. 10 外環缺陷7kHz及36kHz檢測訊號圖 - 65 -圖3. 11 內環缺陷7kHz及36kHz檢測訊號圖 - 65 -圖3. 12 個別缺陷及支撐環之檢測訊號圖 - 65 -圖3. 13 本研究銅鎳校準管之校正曲線 - 66 -圖3. 14 外環缺陷含支撐環之訊號圖(支撐環位置分別為左中右) - 67 -圖3. 15 個別缺陷包含支撐環之檢測訊號圖(1~50筆數據分別為缺陷與支撐環相對位置不同) - 68 -圖3. 16 ANN濾波模型最終架構

- 70 -圖3. 17 濾波輸出層損失函數及訓練代數關係圖 - 71 -圖3. 18 有無支撐環之判斷輸出層訓練過程圖 - 71 -圖3. 19 外環缺陷包含支撐環之ANN濾波結果 - 72 -圖3. 20 單純外環缺陷之ANN濾波結果 - 73 -圖3. 21 個別混合訊號經ANN模型後之濾波結果(1~50筆數據分別為缺陷與支撐環相對位置不同) - 74 -圖3. 22 支撐環雙頻相消結果 - 75 -圖3. 23 外環缺陷包含支撐環之雙頻相消結果 - 76 -圖3. 24 個別混合訊號經雙頻相消之支撐環去除結果(1~50筆數據分別為缺陷與支撐

環相對位置不同) - 77 -圖3. 25 ANN濾波法支撐環消除後之相位誤差 - 78 -圖3. 26 雙頻相消法支撐環消除後之相位誤差 - 78 -圖3. 27 隨機森林缺陷辨識準確度 - 79 -圖3. 28 九種缺陷辨識特徵分別之重要程度 - 80 -圖3. 29 使用面積及寬度為特徵之缺陷辨識準確度 - 81 -圖3. 30 面積及寬度之缺陷辨識重要程度 - 81 -圖3. 31 五種缺陷辨識特徵分別之重要程度 - 82 -圖3. 32 其中一棵決策樹之管件缺陷辨識可視化 - 83 -表目錄表2. 1 無綱量特徵參數對故障敏感性與

穩定性之比較 - 18 -表2. 2 提取之風扇狀態辨識特徵 - 44 -表2. 3 1D-CNN模型訓練之參數設置 - 47 -表2. 4 熱交換管缺陷檢測之設備選擇 - 50 -表2. 5 熱交換管缺陷檢測之整體實驗數據集(單位: 筆) - 52 -表2. 6 ANN濾波模型訓練之參數設置 - 55 -表2. 7 提取之管件缺陷辨識特徵 - 58 -表3. 1 ANN濾波模型之A、B組合實驗結果 - 69 -表3. 2 ANN濾波模型訓練及測試結果 - 71 -表3. 3 濾波後之高頻訊號絕對相位誤差(單位: degree) -

73 -表3. 4 濾波及相消方法之高頻相位誤差(單位: degree) - 78 -