ASUS 降噪的問題，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

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國立臺北科技大學 電機工程研究所 黃正民所指導 楊婷懿的 利用多台彩色深度攝影機之自動道路標線延線修補機視覺伺服控制 （2014），提出ASUS 降噪關鍵因素是什麼，來自於多台彩色深度攝影機、三維環景影像、鳥瞰影像、可行駛區域、車道線偵測、視覺伺服、標線機。

而第二篇論文國立臺灣大學 生醫電子與資訊學研究所 陳志宏所指導 陳俊瑋的 使用適應性演算法之磁振造影主動抗噪系統 （2012），提出因為有 主動式噪音抑制、核磁共振影像的重點而找出了 ASUS 降噪的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了ASUS 降噪，大家也想知道這些：

ASUS 降噪進入發燒排行的影片

#libratone #airplus2 #降噪耳機

【購買連結】
Libratone Air+ 2購買連結：https://bit.ly/3rUtXnF

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【前言】
Libratone這個品牌，2009年成立於北歐丹麥，品牌名稱LIBRATONE的命名由來是“liberty （自由）”和“tone（聲音）”這兩個單詞的結合，品牌標誌中的小鳥是源自安徒生童話《夜鶯》，故事講述一隻不願受拘束的夜鶯通過美妙歌聲治癒國王重病的故事，從Logo和品牌名都包含「解放聲音、自由聆聽」的理念。
去年科技說有開箱過10週年紀念版TRACK Air+ SE，質感和使用體驗都很不錯，這次要為大家帶來的是Libratone Air+ 2真無線藍牙耳機的開箱評測！

【影片目錄】
00:00 前言
00:48 開箱開始
02:23 Libratone Air+ 2登場
04:21 規格功能
07:09 延遲度實測
08:04 通話降噪
09:10 室內通話實測
10:46 室內模擬戶外通話實測
12:45 音質體驗
14:00 音質實測
14:38 總結
15:57 NG大魔王

【圖文開箱】
北歐精品藍牙耳機，奢華降噪體驗｜Libratone Air+ 2降噪真無線藍牙耳機開箱
https://www.techteller.com/review/libratone-air-plus-2/

【音樂測試】
測試歌曲1：Take The Pain Away
播放軟體：KKBOX
配對裝置：SAMSUNG GALAXY Note 8
音樂錄音：TASCAM DR-07X
測試編碼：aptX

測試歌曲2：Help You Out
播放軟體：KKBOX
配對裝置：SAMSUNG GALAXY Note 8
音樂錄音：TASCAM DR-07X
測試編碼：aptX

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【熱門科技說影片盤點】
【實測對決】2021上半年10款熱門真無線藍牙耳機推薦！Bose、Soundcore、EDIFIER、SoundPeats、Libratone、Monster｜TechTeller科技說
https://reurl.cc/kZpGbG

【實測對決】2021年主流規格的10款行動電源推薦評測！小米、ASUS、moshi、AUKEY、IDMIX｜TechTeller科技說
https://reurl.cc/EnD7Vv
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利用多台彩色深度攝影機之自動道路標線延線修補機視覺伺服控制

為了解決ASUS 降噪的問題，作者楊婷懿 這樣論述：

現今自動化技術蓬勃發展，像是車周環景系統、駕駛方向指引等相關應用都局限於智能車輛，而與之息息相關的交通工程技術，卻僅傾向機械機構方面的研發。因此，本文提出基於彩色深度攝影機之視覺伺服控制的自動標線機，以全自動的方式偵測並沿線巡查每一條車道線，同時查驗車道線之完整度，以決定是否需對其進行修補。本文先將多台彩色深度攝影機感測到之資料轉換至一共同座標系，從建構出的三維環景影像及深度點雲中，獲得標線機與道路標線在真實空間中的位置和距離。為了獲得各台攝影機在共同座標系中精確的位置，將藉由校正取得攝影機外部參數。接著，根據地平面在空間中的幾何特性，可由三維環景深度點雲中，區分出障礙物及可行駛區域。在三維

空間中所獲得的地平面，將可投影為二維的環景鳥瞰影像以提取出車道線，並於標線機移動的過程中進行車道線追蹤。標線機移動巡查車道線與修補繪製車道線的視覺伺服控制，會根據不同狀態訂定控制目標，並以有限狀態機進行描述。而在沿線巡察標線時，系統將僅利用標線機的前後兩台攝影機，來持續追蹤車道線及估測移動路徑，提高精確度並加快處理速度。同時，並結合攝影機原始視角的影像資訊，判別車道線是否需修補繪製，以使用單晶片微控制器Arduino搭配伺服馬達升降繪製機構。

使用適應性演算法之磁振造影主動抗噪系統

為了解決ASUS 降噪的問題，作者陳俊瑋 這樣論述：

磁共振影像(Magnetic Resonance Imaging)在醫學影像上有卓越的貢獻，然而在取得影像的過程中，卻會產生100分貝以上的噪音，其中以回波平面影像序列(Echo-planar imaging, EPI)為最。對於這樣的音量，人體只能承受約30分鐘的掃描時間。本研究是討論如何降低這些噪音。目前已有許多論文致力解決磁共振影像的噪音問題，像是透過改善磁場線圈、設置真空層隔絕介質等方法減少噪音。但這些方式皆過於昂貴，且不能在現有的醫療器材上使用。較為實際的方法為使用耳塞、耳罩等被動材料消除高頻噪音，再加上主動式噪音抑制。即利用耳機主動製造出與噪音波型正負相反的波，稱之為抗噪波，藉由

聲波的正負相消來抗噪，消除低頻噪音。先前的研究大多會使用FxLMS演算法來進行降噪，但是效果不甚佳，仍需改善。本研究針對EPI產生的噪音設計了一種新的適應性演算法，利用EPI所產生重複性噪音的特性，將先驗資訊納入考量，稱為先驗資訊演算法(Prior information Based Algorithm)。此演算法能準確預測噪音的波型，並有效的地播放出抗噪波做抵消，來達成抗噪目的。而本實驗也將比較FxLMS演算法和先驗資訊演算法於模擬和實作上的優劣。本實驗除了提出新的演算法構想，以及電腦模擬，更實構了一個主動式噪音抑制的系統。已經實際於本實驗室的3T(Tesla)磁共振影像系統上有26分貝的總

降噪效果。其中被動式抗噪約16分貝，主動式抗噪約10分貝。在未來，可以將此系統實際應用於功能性磁振造影(functional MRI)系統中，讓受試者在更舒服的環境進行心理學實驗，尤其是需要降低噪音的聽覺刺激或語音刺激方面的研究。

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