擷取卡的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

LabVIEW與感測電路應用(第四版)(附多媒體、範例光碟)

為了解決擷取卡的問題，作者陳瓊興 這樣論述：

　　本書依不同屬性共分為Part1至Part3三個部分。Part1為程式篇，以淺顯易懂及詼諧的口吻描述LabVIEW圖形化程式設計的工作環境及指令功能來奠定讀者程式撰寫之基礎；Part2為進階篇，描述一些與網路相關的進階程式設計功能與NI網路資料傳輸(DataSocket)的使用；Part3為感測篇，描述NI資料擷取卡(DAQ卡)的硬體設定與使用。 本書特色 　　1.獨家收錄目前全球正夯的物聯網概念，將iOS與Android的手持式裝置與LabVIEW做結合，並利用簡單範例來引導初學者入門。 　　2.本書依不同屬性共分為程式篇、進階篇、感測篇三個部分，以淺顯易懂的口吻

描述LabVIEW圖形化程式設計的工作環境與網路相關的進階程式設計功能與NI網路資料傳輸(DataSocket)的使用。 　　3.本書所附的光碟內提供了許多實用的感測範例。更收錄Report Generation、分散式遠端資料擷取(FieldPoint)等許多實用的程式範例與詳細的使用步驟。

擷取卡進入發燒排行的影片

機械學習分類演算法在線性致動器缺陷元件檢測之應用

為了解決擷取卡的問題，作者許志安 這樣論述：

將線性滑軌與精密滾珠導螺桿的功能整合在單一組件的線性致動器，因兼具高剛性與行程精度，常應用於自動化產業的精密定位、量測..等設備。但因組成元件較多且複雜，元件的組裝品質常是決定線性致動器性能的關鍵。目前，大多數的製造商雖可透過麥克風，以量測線性致動器運轉的噪音值分辨不良品，但後續尚需大量人工檢查瑕疵元件，以確認產品不良的原因。本研究希望透過感測器與機械學習分類法，達到快速且自動化檢測出不良品，並可分辨缺陷元件狀態。滑塊螺帽是由線性滑軌之滑塊與滾珠螺桿之螺帽組成，為線性致動器最常發生不良品的組件，尤其是滾珠間隙、迴流器與螺帽的段差..等。本研究以三軸加速計安裝於滑塊螺帽，以及將麥克風安裝在實驗

平台上，透過往復運轉蒐集振動訊號與聲音訊號，並轉換為時間域與頻率域特徵值，還透過主成分分析(PCA)探討其特徵特性。機械學習分類法部份，使用K-近鄰演算法(KNN)與支持向量機(SVM)，對4類滾珠間隙、4類迴流器段差缺陷狀態、4類段差缺陷程度，進行分類訓練與測試並比較其效益。因分類數目高達52種，將耗費較大建模與測試時間，不利快速線上檢測，所以本研究採用三階段的模型數據分析，同時保有相當的分類準確度且大量降低演算時間。實驗結果顯示，透過三階段的分類架構，振動與聲音訊號的最佳分辨率為SVM-最佳高斯核82.59%與94.06%。驗證本研究模型對於線性致動器缺陷元件檢測與分類的可行性。

感測器應用實務(使用LabVIEW)(附範例光碟)

為了解決擷取卡的問題，作者陳瓊興,歐陽逸  這樣論述：

　　本書以淺顯易懂的方式描述LabVIEW圖形化程式設計的工作環境及指令功能，以期奠定讀者程式撰寫之基礎。本書共分成17章，第1章描述NI資料擷取卡(DAQ卡)的硬體設定與使用；第2章至第14章以各式感測電路元件以及簡單實驗引導初學者入門；第15章至第17章介紹與網路相關的進階程式設計功能、NI網路資料傳輸(DataSocket)、LabVIEW NXG使用，以及結合手持式裝置的遠端監控。    本書特色   　　1.獨家收錄NI公司為5G連線遠端監控新開發的LabVIEW NXG軟體入門教學。   　　2.本書以LabVIEW圖形化程式設計各式感測電路、結合網路及手持式裝置的遠端監控，並

搭配本書所附光碟中的感測範例，上手容易保證成功。   　　3.本書所有實驗皆可運用麵包板插接、印刷電路板焊接電路，或教具模組等三種方式完成，讀者可依需求彈性選擇；另外作者亦有自行設計已檢測成功之教具模組。   　　4.本書所有實驗皆有提供完整影音教學影片輔助教學，以提高學習成效。

以時間卷積網路結合特徵工程分析牙科手機轉子筒夾之健康狀態

為了解決擷取卡的問題，作者陳柏辰 這樣論述：

隨著科技進步與工業技術的大躍進，高科技與工業技術涵蓋之機械精密度與系統的完整性日益漸增。為滿足設備元件於操作的可靠性與顧及工作人員的安全，需要對元件進行完整的監控，以提升安全性與降低維護成本。本研究將建立牙科手機的健康狀態診斷模型，以加速規擷取振動訊號，透過特徵工程的方式，取得三軸振動訊號中重要的特徵，以建立診斷系統的數據集，再透過深度學習中具有空洞因果卷積與殘差連接的時間卷積網路(Temporal Convolution Network)作為診斷分類模型之核心。研究顯示TCN於切削前三軸空轉訊號的訓練準確率為74.51%、95.99%、88.88%，較LSTM (68.97%、86.29%

、68.08%)與1DCNN(73.47%、92.03%、81.72%)表現優異，若以切削後X軸空轉訊號準確率上，以1DCNN的80.09%較佳，其餘仍以TCN在Y與Z軸的結果90.01%、90.82%最佳。測試準確率的部分，TCN於切削前三軸空轉訊號的準確率為70.78%、94.83%、87.94%，優於LSTM (69.00%、86.11%、68.28%)與1DCNN(70.44%、91.50%、79.28%)，若以切削後X軸空轉訊號準確率上，以1DCNN的77.61%較佳，其餘仍以TCN在Y與Z軸的結果89.00%、85.28%最佳。本研究以建立人工智慧的學習方式，即時偵測與診斷牙科手機

當前之使用狀態，可避免牙醫師使用異常的牙科器械，進而造成病患的不適與添上心理陰影。