粉紅噪音app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

Think Complexity：複雜性科學與計算模型設計(第二版)

為了解決粉紅噪音app的問題，作者AllenB.Downey 這樣論述：

　　“Allen Downey再次以他的程式設計哲學說明複雜性。這本書是學習簡單結構產生的複雜動力的必讀佳作” -Vincent Knight, Cardiff University數學系副教授 　　“Think Complexity這本書的清晰內容與扎實範例在我的學習過程中非常重要” -Eric Ma, 諾華公司研究員 　　複雜性科學運用計算以探索物理與社會科學。本書教你如何以圖、細胞自動機、代理人基模型等工具進行物理、生物、經濟等學科的研究。 　　無論是Python程式設計師或計算模型學習者都能透過一系列範例、練習、案例研究、說明深入認識複雜系統。 　　在第二版

中，你會： 　　‧使用NumPy陣列與SciPy方法，包括基本信號處理與快速傅里葉轉換 　　‧學習複雜性物理系統的抽象模型，包括冪定律、碎形、粉紅噪音 　　‧使用Jupyer Notebook與基礎程式碼實作與擴充複雜性實驗；Turmites、圖靈機器、細胞自動機等計算模型 　　‧探索科學哲學，包括自然科學法則、理論選擇、現實主義與工具主義 　　本書適用於Python計算模型設計教學，幫助自學者接觸在其他地方看不到的主題與思路。

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基於行動裝置之睡眠狀態分類與聽覺刺激系統

為了解決粉紅噪音app的問題，作者劉盈均 這樣論述：

睡眠品質是近年來備受關注的健康指標，而其中睡眠階段的分類對於評估睡眠品質及檢測睡眠狀況是重要的依據。睡眠多項生理檢查是醫院睡眠階段分類的標準，這項檢測需要技術人員的人工標記及評估、受試者需親自至醫院受測並在睡眠時戴上許多感測器，因此本研究希望使用行動裝置結合市售的單通道 EEG 穿戴式裝置、不須使用到醫療等級，就能達到簡易的自動睡眠階段分類及給予聲音刺激回饋來幫助睡眠。這篇論文睡眠階段分類預測演算法是基於散射變換來提取時移不變及變形穩定的特徵，並且使用支持向量機作為預測睡眠階段的分類器。在行動裝置上使用訓練完成的模型來幫助預測來自穿戴式裝置新數據的睡眠階段、當系統判斷受試者進入深度睡眠時會播

放粉紅噪音來幫助睡眠。