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dsp擴大機缺點的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）謝爾蓋·雷舍夫斯基寫的 機電系統與設備 可以從中找到所需的評價。
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輔仁大學 資訊管理學系碩士班 劉富容所指導 曾詩潔的 大學生對於校園人臉辨識系統的滿意度實證研究 （2020），提出dsp擴大機缺點關鍵因素是什麼，來自於校園、大學生、人臉辨識、問卷調查法、理性行為理論、科技接受模型、滿意度實證調查。
而第二篇論文義守大學 電子工程學系 王周珍所指導 洪松輝的 多核心DSP與GPU之H.265即時視訊編碼器與實現 （2017），提出因為有 的重點而找出了 dsp擴大機缺點的解答。
最後網站系統的構成& 器材的簡介：主機部份 - 亨董Says - 痞客邦則補充：後級這是音響系統的心臟，現在有一些擴大機內建了電子分音器或0 ... 追求花俏螢幕與炫人功能的用家，在加裝擴大機後把主機的缺點一一暴露而困擾不已。
機電系統與設備
為了解決dsp擴大機缺點 的問題，作者（美）謝爾蓋·雷舍夫斯基 這樣論述：
機電系統和設備是工業生產製造過程中機械能和電能轉換的關鍵環節，隨著精准控制電機運行、縮短製造過程週期、降低成本等需求的增加，人們對機電系統的分析和優控制愈加關注。 本書介紹了機電系統和設備的機電能量轉換原理與控制策略，並用MATLAB進行了模擬驗證；介紹了如何用MATLAB構建高級系統的控制流程，快速搭建模擬原型，產生C代碼以及圖形化結果顯示；著重分析了用作驅動或者伺服的高性能機電系統；通過大量的實例和算例，詳細說明了分析、解決機電能量轉換系統和設備問題的相關思路和方法。今天的工程師必須掌握現代機電系統和設備的整體分析、設計和控制技術，才可以成為未來機電系統技術的者。
大學生對於校園人臉辨識系統的滿意度實證研究
為了解決dsp擴大機缺點 的問題，作者曾詩潔 這樣論述：
隨著現今社會的發展，在各行各業中，人臉辨識系統已慢慢進入了我們的生活，使我們在生活當中，有更方便的趨勢，許多公司都導入人臉辨識系統，像是在門禁管理上的應用是最常見的；在台灣各大校園當中，許多學校也導入人臉辨識系統以方便管理人員，像是應用在宿舍門禁管理、校園進出入管理、圖書館進出入管理，可幫助減少人力上的支出與速度較慢的問題。在本研究當中，採用「認知有用性」、「認知易用性」、「主觀規範」、「使用行為意圖」、「滿意度」，製作出五種不同變量延伸出相關題目製作問卷，利用科技接受模型與理性行為理論結合問卷調查法，探討大學生對於校園人臉辨識系統的滿意程度。此外，也證明出「認知有用性」、「認知易用性」、「
主觀規範」皆對於使用行為意圖具有正向的影響，當這些指標越高時，使用行為意圖也會相對應的提升；而「主觀規範」與「使用行為意圖」也透過證明過程可得知對於「滿意度」為正向的影響，當身邊同濟關係與使用行為意圖越高時，滿意度也會相對應的提升，透過模型與相關係數的分析，了解模型的解釋力落在中上的解釋程度，屬於常見的平均值，代表本研究所提出的研究模型具有影響力與良好的擬合度。最後，透過問卷調查結果，可得知大學生對於「校園人臉辨識系統」的平均數大多介於3至4分，說明著大學生對於問項所表達的含意均有著正面的看法；且標準差皆小於1，意味著數據越接近平均數，且持有正面的想法，目前「校園人臉辨識系統」主要應用在校園進
出入管理，因此在未來也可嘗試應用在教室教學的實務現場、考試現場。
多核心DSP與GPU之H.265即時視訊編碼器與實現
為了解決dsp擴大機缺點 的問題，作者洪松輝 這樣論述：
高效能視訊編碼器(HEVC)，又稱H.265，是最新一代的視訊編碼標準，為了提高編碼的效能，H.265允許在運動估測(motion estimation: ME)中執行多重參考畫面(multiple reference frame: MRF)來達到更精準的預測，但這也導致H.265執行MRF-ME模組時，需要非常龐大的計算量，導致無法達到即時視訊的應用。為了加速龐大的計算量，近期很多學者利用輝達(NVIDIA)所開發之圖型處理單元(graphics processor unit: GPU)來平行處理這龐大的計算量，加速MRF-ME的運算時間。若將H.265測試平台(HM)的MRF-ME模組直
接應用在GPU執行，會產生頻繁地呼叫GPU和將資料傳送至GPU記憶體中來進行運算，導致無法有效改善H.265的編碼速度。因此，最近Khemiri等學者提出以GPU為基礎的SAD(sum of absolute difference)和SSE(sum of square difference)平行架構演算法，來加速ME的SAD和SSD計算過程[14]，但仍無法解決對GPU頻繁呼叫的問題。另Lin等學者則是將H.264測試平台(JM)所提供快速FMF-ME(fast merge full search ME)演算法的架構[6]，直接應用於H.265視訊編碼上，並利用GPU來加速執行SAD的計算和合
併，他們也發現GPU必須頻繁地對全域記憶體(global memory)存取資料，因此提出以畫面為基礎(frame-based)，利用GPU的共享記憶體(shared memory)進行SAD計算和合併，加速MRF-ME模組的運算速度。然而Lin等學者並未考慮到三點問題: (1)當運用於4K超高解析度影像時， 由於GPU全域記憶體的需求量過大，將導致成本大幅提高；(2)以畫面為基礎的SAD計算，會導致H.265編碼架構缺乏彈性，無法直接應用在以CTU為基礎的快速編碼方法；(3)當搜尋視窗(search window)擴大時，會導致GPU的共享記憶體不足，以至於實用性大大降低。為了解決上述的問題
，本論文提出以CTU為基礎之GPU快速MRF-ME模組架構，來解決GPU全域記憶體需求量過大和缺乏彈性的缺點，並可直接應用在以CTU為基礎的快速編碼演算法，來更進一步加速H.265整體編碼時間。我們首先將GPU規劃成3個核心(Kernel)函數來進行平行處理與運算，Kernel 1執行CTU最小區塊(88)的SAD計算，接著Kernel 2 進行各種不同大小區塊(88~6464)的合併，最後Kernel 3找出各個區塊的最佳匹配區塊，並結合我們先前所提出優先參考畫面演算法(priority-based reference frame selection algorithm: PRFSA
)，來進一步加速H.265整體編碼時間。為了能直接應用於消費性電子產品上，本論文採用雙核心ADSP-BF609開發板來實現所提出之快速H.265編碼器之DSP實現。我們先將DSP記憶體的配置最佳化，把運算複雜較高的模組從L3配置到L1和L2中，且為了提高編碼器的執行效率，本論文採用4個ADSP-BF609來模擬8核心運作，完成嵌入式多核心DSP和GPU之H.265即時編碼器。由實驗結果得知，當採用NVIDIA GeForce GTX 1060之GPU，在搜尋視窗的範圍大於32時，則Lin的方法會因共享記憶體不足，而導致無法執行，但我們所提快速MRF-ME模組可以順利的運作。當MRF=4與MRF
=8時，論文所提方法結合PRFSA時與HM16.7[3]相比較，整體時間改善率(time improve ratio: TIR)分別可達到89%和91%以上。因此，本論文提出多核心DSP和GPU快速編碼器，除了能加速H.265編碼過程外，更可以獲得與HM16.7差異不大的影像品質。