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中原大學 電機工程研究所 張政元、郭森楙所指導 李柏寬的 多通道主動噪音控制系統設計與實作 (2020),提出bose喇叭關鍵因素是什麼,來自於主動噪音控制、數位信號處理器、靜音區、汽車噪音、工業噪音、安全座椅、通風管。

而第二篇論文國立臺灣大學 機械工程學研究所 馬劍清所指導 蘇紫茵的 麥克風陣列結合波束成型理論進行聲源定位及應用聲學攝影機於加工系統之振噪分析 (2019),提出因為有 聲源定位、麥克風陣列、波束成型、聲源可視化、振噪分析的重點而找出了 bose喇叭的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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路人意見 請勿認真 認真就輸了
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路人的評測跟泡麵封面圖上的料一樣僅供參考
所以說三次

多通道主動噪音控制系統設計與實作

為了解決bose喇叭的問題,作者李柏寬 這樣論述:

本論文以數位訊號處理器(Digital Signal Processor, DSP)應用於主動噪音控制(ActiveNoise Control, ANC)技術,實際使用多通道演算法應用於汽車安全座椅以及通風管。 汽車行駛在路上產生的噪音對成人來說是可以接受的範圍,但對於嬰幼兒會造成聽力損害, WHO 在2018 年的兒童安全聽力會議上提出車廂內音量70dBA 時為嬰幼兒聽力安全的最低容許噪音值,而實際量測車速在100km/hr 時分貝計顯示音量落在70~72dBA 間,剛好在最低標準,若加上主動噪音控制技術便能得到更好的降噪效果。由於車內噪音來自任何方向無法針對單一噪音源處理,因此實驗上

除了基本前饋式、混合式演算法驗證,又以多通道前饋式、混合式為主要探討方向,並嘗試處理實際低頻噪音問題。 通風管實驗中使用真實通風管做為實驗設置,本實驗考慮風的干擾以及大管徑的靜音區建立,在演算法上使用單通道前饋式、單通道混合式還使用多通道系統實驗,其目的是為了增加靜音區。除了主動噪音控制之外通風管內部設有被動噪音控制(Passive Noise Control, PNC)箱,原理是使用吸音材料、硬體設計的方式降噪,但這只能夠將中高頻噪音降低,因此本實驗結合主被動噪音控制系統對通風管噪音進行控制。

麥克風陣列結合波束成型理論進行聲源定位及應用聲學攝影機於加工系統之振噪分析

為了解決bose喇叭的問題,作者蘇紫茵 這樣論述:

就像人有兩個耳朵一樣,多個感測器組成陣列後可以進行聲源定位。此技術應用廣泛,從早期用於軍事科技,到現代智慧聲控裝置或輔助工業噪音檢測,皆能見到其蹤影,亦是一項發展已久的技術,研究者也努力從陣列排列方式或演算法優化追求提升定位精準度及運算速度。本研究首先將聲音感測器以直線的方式排列建立一維等間距線性陣列系統,並使用波束成型演算法進行聲源定位,進而建構完整的自動聲源追蹤系統;接著為了追蹤空間中的聲源位置,以一維陣列系統為基礎建立二維的聲源定位陣列,利用不同的排列形式設計各種陣列幾何的配置,並探討對應的聲源辨識能力與解析度,進而找出最佳的陣列排序方式;接著將二維陣列系統與工業相機結合,建立出可視化

的聲場量測系統,並設計靜止、二維移動和三維空間移動的聲源實驗,測試此系統的靈敏度與定位能力;最後將本系統與三維數位影像相關法(digital image correlation,DIC)結合可精準定位聲源的三維空間位置,並將分析結果與市售的聲學攝影機相互比對以驗證本系統之可行性。另一部份則是將聲源定位應用於振噪分析的實例研究,與傳統量測工具相互搭配,針對內藏式主軸、馬達加工系統與機械手臂三種不同加工系統進行量測,將運轉訊號分離出環境背景噪音、電子元件噪音與運轉機械噪音並分項討論,也從異常訊號特徵推論結構有零件鬆動、基座不穩等問題,並成功使用聲學攝影機找到發出異音的缺陷軸承;最後則將聲學攝影機拍

攝結果相互比較,討論聲源定位技術於實例應用的可行性。