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這兩本書分別來自全華圖書 和五南所出版 。
元智大學 電機工程學系乙組 鄧俊宏所指導 江光立的 提升發射機放大器線性度之主動射頻消除技術研究 （2021），提出rf台服關鍵因素是什麼，來自於功率放大器、消除技術。
而第二篇論文國立雲林科技大學 工業工程與管理系 駱景堯所指導 儲玉瑄的 應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究 （2021），提出因為有 PMSM、機器學習、轉子溫度、迴歸分析的重點而找出了 rf台服的解答。
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圖形監控系統設計實務(第五版)(附試用版及範例光碟)
為了解決rf台服 的問題，作者陳正義,蘇永仁,陳榮良 這樣論述：
本書期望能在最短時間內教導讀者如何設計一個專業監控系統，因此我們將採用IduSoftWeb Studio的專業圖控制軟體(v8.0版)的開發環境，再結合泓格科技公司的一系列相關的產品應用，以實務的角度及以循序漸進的方式，由簡單的應用程式設計至專業的各式各樣的監控元件設計的方式，甚至讀者不具備程式的基本知識，也可以慢慢培養如何在最短時間內建立一個符合自己需求的一個監控系統設計。 本書特色 1.將監控系統與網路通訊應用領域結合，使SCADA的監控自動化架構易於實現。 2.完整介紹Modbus主從式應用架構、WinCE嵌入式控制器(WinPAC)的監控系統設計及監
控系統設計的Web-Base與安全機制應用。 3.整合備受系統、可程式控制器(PLC)、人機介面(HMI)、警報、趨勢圖、報表、資料庫等至監控系統中。 4.隨書附贈範例光碟，幫助讀者設計監控系統。
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提升發射機放大器線性度之主動射頻消除技術研究
為了解決rf台服 的問題，作者江光立 這樣論述：
論文為研究主動射頻消除技術提升發射機功率放大器(PA)線性度功能，其中發射機具有放大器非線性失真及射頻具有不完美因子包含頻率獨立與頻率相依IQ不平衡失真問題。為達成射頻端消除失真干擾信號，本論文提出一種共軛型的非線性廣義濾波器設計，搭配輔助發射路徑實現反相寬頻射頻信號可消除PA非線性與Image干擾信號。本論文研究步驟包含有設計一套仿真Parallel Hammerstein Model 來模擬PA非線性會遇到的問題與射頻不完美失真干擾及新型的廣義射頻消除濾波器之軟體模擬平台，並提出完整的時域估計PA非線性與 IQ不平衡參數，進而推導得共軛型非線性廣義濾波器係數，並可分析PA線性度性能。最後
，經由模擬之頻譜圖與星雲圖結果證實本論文所提出之共軛型的非線性廣義濾波器，可搭配輔助發射路徑實現反相寬頻與窄頻射頻信號消除PA非線性與Image干擾信號。
半導體元件物理與製程：理論與實務(四版)
為了解決rf台服 的問題，作者劉傳璽,陳進來 這樣論述：
以深入淺出的方式，系統性地介紹目前主流半導體元件(CMOS)之元件物理與製程整合所必須具備的基礎理論、重要觀念與方法、以及先進製造技術。內容可分為三個主軸：第一至第四章涵蓋目前主流半導體元件必備之元件物理觀念、第五至第八章探討現代與先進的CMOS IC之製造流程與技術、第九至第十二章則討論以CMOS元件為主的IC設計和相關半導體製程與應用。由於強調觀念與實用並重，因此儘量避免深奧的物理與繁瑣的數學；但對於重要的觀念或關鍵技術均會清楚地交代，並盡可能以直觀的解釋來幫助讀者理解與想像，以期收事半功倍之效。 本書宗旨主要是提供讀者在積體電路製造工程上的know-how與know-wh
y；並在此基礎上，進一步地介紹最新半導體元件的物理原理與其製程技術。它除了可作為電機電子工程、系統工程、應用物理與材料工程領域的大學部高年級學生或研究生的教材，也可以作為半導體業界工程師的重要參考 本書特色 ●包含實務上極為重要，但在坊間書籍幾乎不提及的WAT，與鰭式電晶體(Fin-FET)、環繞式閘極電晶體(GAA-FET)等先進元件製程，以及碳化矽(SiC)與氮化鎵(GaN)功率半導體等先進技術。 ●大幅增修習題與內容，以求涵蓋最新世代積體電路製程技術之所需。 ●以最直觀的物理現象與電機概念，清楚闡釋深奧的元件物理觀念與繁瑣的數學公式。 ●適合大專以上學
校課程、公司內部專業訓練、半導體從業工程師實務上之使用。
應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究
為了解決rf台服 的問題，作者儲玉瑄 這樣論述：
工業4.0自動化產業興盛，電動車產業為現代主要趨勢，則多數廠商配置永磁同步馬達（PMSM）作為汽車的核心驅動系統，當驅動馬達時會因轉子溫度變化而影響系統效能，如何有效控制溫度變化，實現馬達高效率控制策略，確保PMSM於安全運作與最大使用率的狀態，可降低內部零組件的壽命耗損和提升整體運轉效率。 本研究使用Kaggle提供的PMSM溫度資料集的轉子溫度作為主要探討，因此欲透過傳統迴歸分析與機器學習方法之模型對轉子溫度進行預測，分別使用貝氏嶺迴歸、隨機森林、XGBoost及LightGBM模型，並將上述各預測方法比較之各模型績效。經由各預測方法比較之各模型績效後，得知最佳預測模型為XGBoo
st模型，以利未來將本研究提供於電動車產業配置PMSM的研發與技術，能施以預測性維護馬達溫度狀態，進而防止關鍵性設備故障與停機。