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國立雲林科技大學 機械工程系 劉建惟所指導 陳晏晟的 LED光偵測用之交指電極單晶矽異質接面光感測器之製造與性能評估 （2021），提出vhf範圍關鍵因素是什麼，來自於LED光偵測、交指電極、單晶矽異質接面光感測器、血氧偵測、氫化非晶矽薄膜。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電子工程系 林信標所指導 簡偉丞的 空對地動態通道特徵的辨識與效能評估 （2021），提出因為有 無人機、空對地、無線通道、通道辨識、卷積神經網路、調變與編碼率的重點而找出了 vhf範圍的解答。
最後網站中心主导制订的《VHF/UHF 频率范围内测向系统测向灵敏度的 ...則補充：（本网讯）近日，由国家无线电监测中心/国家无线电频谱管理中心主导制订的《VHF/UHF 频率范围内测向系统测向灵敏度的测试程序》（ITU-R SM.2096-0） ...
點睛技術分析：心法篇
為了解決vhf範圍 的問題，作者王錦樹 這樣論述：
本書中，作者率先提出將技術分析區分為演繹法與歸納法的觀念。基於現今股巿中，對技術分析普遍欠缺演繹法的應用觀念，多數人不瞭解如何建立技術分析演繹法的方法與概念。而在歸納法的使用上，多數人則缺乏使用統計分析與機率分配的觀念。 本書的最大貢獻，是建立起移動平均線及量價關係的完整演繹法分析觀念(於本書第1至4章)，使投資人能從成本、巿價與供需曲線開始，建立起紮實的技術分析基礎。其次，在歸納法的使用上，作者提出一般性的技術指標機率理論的計量方法(於本書第33章)，為傳統技術指標派提供了更為堅實的理論基礎。這兩部份在國內外的股巿著作中尚無人提及，是本書開創性貢獻。 使用技術指標後到底能不能
獲利，是投資人極為關心的課題，因此本書對五種技術指標，如兩條簡單平均線、MACD指標、KD指標、隨機OBV指標(王氏指標)及寶塔線等，進行了最佳參數的績效模擬實證，並提供模擬績效最佳的前200家個股名單，提供讀者們投資時的參考。作者並從研究過的100多個技術指標中，精選31個介紹給讀者，本書對每個指標公式的設計理念，都有深入的解說，並都附有詳細的計算範例。 作者藉由本書傳達一個理念—原來設計新技術指標，其實是很簡單的事。讀者在本書中所看到的股價指標圖，除了嘉實XQ系統的圖之外，全部是作者自行撰寫的程式所繪的圖，比如本書第9章的王氏指標、第31章的漲跌動量指標，就是作者發明的新指標。每個技術
指標都有其獨特的設計理念，也可顯示指標公式的內含訊息。本書也提出專章討論有關基金投資的課題，包括如何進行投資組合、定期定額投資法、基金的資產配置等。 作者簡介 王錦樹 學歷 國立中興大學(現國立台北大學)經濟系學士、國立政治大學經濟研究所碩士 經歷 歷任匯豐證券研究員、大順綜合證券研發部經理及自營事業部副總經理、富鼎投信總經理、國際 投信副總經理兼策略師
現職 嘉實資訊公司研究部副總經理 著述 《突破傳統技術分析》、《技術分析贏家經典》
LED光偵測用之交指電極單晶矽異質接面光感測器之製造與性能評估
為了解決vhf範圍 的問題，作者陳晏晟 這樣論述：
本論文主要為製造LED光偵測用之交指電極單晶矽異質接面光感測器並進行其性能評估應用於生醫血氧偵測。本研究分別使用本質氫化非晶矽薄膜層作為光感測器之表面鈍化層，N型及P型氫化非晶矽薄膜層作為電子及電洞收集層及於可見光範圍良好吸收的單晶矽晶圓作為光吸收層，完成於可見光波長為300~1100 nm的範圍內的LED光偵測用之交指電極單晶矽異質接面光感測器之研製。本研究成功利用超高頻電漿輔助化學氣相沉積成功研製出具較低內部缺陷的P、I及N型氫化非晶矽薄膜作為交指電極單晶矽異質接面光感測器之關鍵主結構。本研究分別透過四個實驗針對光感測器之圖案外型、ITO厚度、正面及背面氫化非晶矽薄膜I層厚度進行最佳化，
結果顯示C型環形光感測器為最佳外型，I/P、I/N層厚度分別各為10 nm/12 nm、10 nm/20 nm，ITO厚度為100 nm，背面氫化非晶矽I層薄膜厚度為50 nm可獲最佳Ion/Ioff比值，當-1 V偏壓操作下，Ion/Ioff比值從25.5提高至73.3，Ion/Ioff比值明顯提高約188 %。由此顯示影響本研製之交指電極單晶矽異質接面光感測器之Ion/Ioff比值的最重要元件結構為正面本質氫化非晶矽薄膜(I層)厚度。更多的研究細節將會在本文中討論。
空對地動態通道特徵的辨識與效能評估
為了解決vhf範圍 的問題，作者簡偉丞 這樣論述：
如今在通訊網路訊號，高靈活度的無人機載具備受研究熱點之一，能作為空中基地站(UAV-BS)或中繼站改善IOT(Internet of things)設備的網路連接和延長通訊覆蓋範圍。對於移動用戶之通訊品質需求時，無人機根據通道狀況並提供追蹤服務。若想有效部屬無人機提供最佳服務品質，勢必要掌握移動用戶之無線通道狀態特性變化建立可靠的環境與時間相關模型。 本研究提出基於時間序列學習模型動態用戶通道品質識別技術，透過連續訊號的相位和振幅變化特性做移動用戶的通道狀態分群，藉由卷積神經網路萃取特徵識別用戶通道等級，並以不同調整參數模型，選出本研究最佳動態通道模型結果。以動態關聯性通道分類模型對應
測試資料上的調變與編碼率的通道狀態資訊計算該模型之吞吐量並與機器學習做數據分群之調變與編碼率的通道狀態資訊之吞吐量做效能評估。 以實際測量北科校園內通道資料，資料的預測準確度高達98%以上，再將使用辨識結果的動態通道模型之吞吐量與機器學習之模型辨識結果之吞吐量以穩定度比較，最後分析結果時間關聯的卷積神經網路辨識對應的結果利用標準差計算得到值為2193以及機器學習數據分群的通道狀態吞吐量標準值為2423，吞吐量傳輸變動越大代表著標準差所得到數值會更大，從標準差值知道我們所提出的技術更能得到好的傳輸品質穩定度，驗證此方法可用性。