藍芽發射器mobile01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

以設計思考探討高品質串流音樂用戶需求與價值主張

為了解決藍芽發射器mobile01的問題，作者黃琮暉 這樣論述：

2020年5G正式進入全球商用階段，串流音樂平台可以即時傳輸大容量的高品質音樂，讓高品質串流音樂市場日益受到重視。本研究藉由設計思考，探討5G行動生活下收聽高品質串流音樂用戶的需求與價值主張，透過文獻探討高品質串流音樂用戶特徵，從144份問卷中篩選7位潛在高品質串流音樂用戶進行訪談，整理出影響收聽高品質串流音樂流程的8個關鍵因素，運用關鍵議題、顧客素描與專家訪談產品技術可行性後，提出高品質串流音樂用戶的價值地圖。研究結果發現，影響高品質串流音樂用戶收聽需求的兩大區塊為:音樂途徑與音樂設備，而用戶聚焦其中7個關鍵因素:網路環境、音源管道、儲存與撥放設備、傳輸方式A、擴大機、傳輸方式B、輸出設備

。從價值主張和設計觀點將關鍵因素歸納出符合顧客價值適配的產品與服務: 1. 可提升音質的輕巧無線輸出設備。2. 無線高品質藍芽傳輸設備。3. 符合5G高品質串流音樂服務。提出滿足高品質串流音樂用戶需求的未來發展建議:1.體積小內建擴大機功能與高品質藍芽編碼技術的無線輸出設備2.內建高品質藍芽編碼技術的儲存播放設備與外接高品質藍芽發射器3.符合5G的高品質串流音樂平台與音樂應用程式。

結合慣性感測與超寬頻無線室內定位系統之定位行為分析演算法研究設計

為了解決藍芽發射器mobile01的問題，作者許哲瑋 這樣論述：

目　　錄指導教授推薦書口試委員審定書致 謝 iii摘 要 ivAbstract v目　　錄 vi圖 目 錄 ix表 目 錄 xiii第一章 緒論 11.1 研究動機與背景 11.2 研究目的 3第二章 現有定位技術介紹 72.1 室外定位技術介紹 72.1.1 衛星定位系統 72.1.2 基地台定位 92.2 室內定位觀測量介紹 102.3 室內定位技術介紹 132.3.1 藍芽(Bluetooth)室內定位技術 132.3.2 紅外線(Infrared)室內定位技術 142.3

.3 超聲波(Ultrasound)室內定位技術 152.3.4 無線射頻識別RFID室內定位技術 152.3.5 Wi-Fi室內定位技術 162.3.6 ZigBee室內定位技術 162.3.7 UWB超寬頻(Ultra-wideband)室內定位技術 172.4 情境行為與室內定位技術混搭 18第三章 實驗架構 213.1 硬體與系統架構 213.1.1 超寬頻UWB (Ultra-wideband)硬體架構 213.1.2 IMU(inertial measurement unit)裝置 243.1.3 慣性感測與超寬頻無線室內

定位結合系統 253.1.4 UWB與IMU感測器安裝位置 253.2 UWB結合IMU提升定位精準度方法 263.3 情境行為分析方法 293.3.1 UWB數據分析判斷情境行為方法 313.3.2 IMU數據分析判斷情境行為方法 333.3.3 IMU與UWB情境行為分析比較 36第四章 實驗結果與討論 384.1 定位精準度提升實驗結果分析 384.2 情境行為實驗結果分析 434.2.1 情境行為特徵軸分析實驗結果 434.2.2 情境行為之常見模型預測演算法分析結果 504.2.3 混合情境分析

結果 604.2.4 本研究與其他文獻情境行為比較 62第五章 結論 66參考文獻 67圖 目 錄圖1.1 [11]常見室內定位優劣比較表 4圖2.1 [16]隨著地球自轉所接收到不同的衛星定位數量 8圖2.2 [17]基地台三點定位原理示意圖 9圖2.3 [18]TDOA 定位示意圖 11圖2.4 [19]AOA發射端與接收端角度 12圖2.5 [20]TOF測距原理 13圖2.6 [21]藍芽室內定位 14圖2.7 [22]發射器和接收器織紅外線網覆蓋待測空間 15圖2.8 [23]Wi-Fi巨量數據資料庫

16圖2.9 [24]ZigBee室內定位 17圖2.10 [25]GPS衛星定位原理與UWB室內定位方式 18圖3.1 Coordinator 21圖3.2 Anchor 22圖3.3 Tag 22圖3.4 Anchor相對測距流程 23圖3.5 Tag測距與定位流程 23圖3.6 硬體運作架構 24圖3.7 IMU加速度與角速度方向示意圖 24圖3.8 系統架構流程圖 25圖3.9 安裝於腰前為IMU最理想位置 26圖3.10 IMU補償UWB所得座標UI2 27圖3.11 情境分析方法示意圖 29圖3.1

2 行為分析方法示意圖 30圖3.13 行為分析研究構想圖 30圖3.14 向前走,倒退走UWB_X軸量測波型 31圖3.15 向前走,倒退走UWB_Y軸量測波型 32圖3.16 向前走,倒退走UWB_Z軸量測波型 32圖3.17 向前走,倒退走UWB三軸波型疊圖 33圖3.18 向前走情境，加速度軸特徵波形 34圖3.19 向前走情境，角速度軸特徵波形 34圖3.20 向前走情境，加速度與角速度特徵比較表 35圖3.21 向前走UWB_Y軸量測數據波型 37圖3.22 向前走IMU_Y軸加速度量測數據波型 37圖4.1 各組U

WB平均誤差與資料筆數 39圖4.2 UWB_3與各組IMU補償之平均誤差 40圖4.3 UWB_4與各組IMU補償之平均誤差 40圖4.4 UWB_5與各組IMU補償之平均誤差 41圖4.5 UWB_3誤差與 IMU補償後誤差比較 42圖4.6 UWB_4誤差與 IMU補償後誤差比較 42圖4.7 UWB_5誤差與 IMU補償後誤差比較 43圖4.8 向前走情境，加速度y軸特徵 44圖4.9 倒退走情境，加速度y軸特徵 45圖4.10 上樓梯情境，加速度y軸特徵 & 細部圖 45圖4.11 下樓梯情境，加速度y軸特徵 & 細部圖

46圖4.12 用力跳躍情境，角速度x、加速度y 47圖4.13 輕輕跳躍情境，角速度x軸特徵 48圖4.14 輕輕跳躍情境，加速度y軸特徵 48圖4.15 擦白板情境，角速度z軸特徵 49圖4.16 蹲下右手檢東西情境，角速度x軸特徵 50圖4.17 [40]SVC線性不可分映射成高緯空間線性可分的樣本 51圖4.18 [41]Logistic Regression 最擬合的S函數曲線作為分類 51圖4.19 [43]Random Forest決策樹 52圖4.20 [44]LGBM Classifier 的Leaf-wise決策樹生長策略

53圖4.21 演算法分析流程 54圖4.22 使用SVC分析8種情境行為 57圖4.23 使用Logistic Regression分析8種情境行為 58圖4.24 使用Random Forest分析8種情境行為 58圖4.25 使用XGB Classifier分析8種情境行為 59圖4.26 使用LGMB Classifier分析8種情境行為 59圖4.27 三種情境行為混搭波型資訊 61圖4.28 三種情境行為混搭波型資訊 61圖4.29 使用LGBM Classifier分析13種情境行為 64 表 目 錄表2.1 [2

6]常見室內定位技術綜合比較 18表3.1 IMU情境行為特徵軸 36表4.1 機器學習五種演算法比較 57表4.2 混合情境分析結果 62表4.3本研究與其他文獻比較表 65