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平均符號mu的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦劉琚等寫的 無線通信中的空時與寫作信號處理 可以從中找到所需的評價。
淡江大學 電機工程學系人工智慧機器人碩士班 翁慶昌所指導 陳重嘉的 基於改進之快速探索隨機樹演算法的機械手臂的運動規劃 （2021），提出平均符號mu關鍵因素是什麼，來自於快速探索隨機樹、路徑規劃、機械手臂、機器人操作系統、運動規劃。
而第二篇論文國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系 蔡尤溪所指導 林承佑的 CPU散熱器之鰭片最佳化 （2021），提出因為有 CPU散熱、熱交換器、計算流體力學(CFD)、田口方法的重點而找出了 平均符號mu的解答。
無線通信中的空時與寫作信號處理
為了解決平均符號mu 的問題，作者劉琚等 這樣論述：
主要討論多天線無線通信系統所涉及的空時與協作信號處理方法與技術。全書共分為6章，集中闡述了無線通信系統中的空時與協作信號處理技術及其最新發展。具體內容包括：無線通信中多天線技術的基本概念、非相干空時編碼調制、波束成形與發射分集、協作波束成形、天線選擇與用戶調度、協作分集和中繼選擇等方法與技術。 第1章 無線通信中的多天線技術 1.1 多天線通信系統概述 1.1.1 陣列增益 1.1.2 分集增益 1.1.3 復用增益 1.2 分集技術的原理和分類 1.2.1 分集技術的原理 1.2.2 分集技術的分類 1.2.3 分
集合並技術 1.3 多天線通信系統的容量 1.3.1 發射端已知CSI情況下的MIMO信道容量 1.3.2 發射端未知CSI情況下的MIMO信道容量 1.3.3 發、收兩端均未知CSI的MIMO信道容量 1.4 空時編碼 1.4.1 經典空時碼 1.4.2 非歐空時碼 1.5 波束成形 1.5.1 波束成形的基本原理 1.5.2 波束成形的分類 1.6 天線與用戶的選擇 1.6.1 天線選擇 1.6.2 用戶選擇 1.7 協作通信技術 1.7.1 中繼協作 1.7.2 基站協作 參考文
獻第2章 非相干空時編碼調制 2.1 酉空時碼 2.1.1 酉空時碼的定義 2.1.2 成對差錯概率及其Chernoff界 2.1.3 星座構成 2.1.4 酉空時碼的調制解調原理 2.2 Cayley差分酉空時碼 2.2.1 差分酉空時碼 2.2.2 Cayley碼 2.3 多電平空時碼 2.4 適合酉空時矩陣的多進制Turbo碼 2.4.1 酉空時矩陣級的Turbo碼 2.4.2 多進制Turbo碼的譯碼算法 2.4.3 非高斯分布多進制EXIT圖 2.4.4 仿真與性能分析 2.5
卷積碼與酉空時碼的聯合設計 2.5.1 網格酉空時編碼 2.5.2 比特交織酉空時編碼 2.5.3 仿真與性能分析 2.6 新型非相干空時碼的糾錯 2.6.1 Cayley碼與Turbo碼的級聯 2.6.2 多電平空時碼與Turbo碼的級聯 參考文獻第3章 波束成形與發射分集 3.1 MIMO系統中的波束成形技術 3.1.1 系統模型 3.1.2 MIMO系統中的特征波束成形技術 3.1.3 多用戶MIMO系統中的波束成形技術 3.1.4 基於凸優化的波束成形技術 3.2 基於子空間跟蹤的自適應波束成形
3.2.1 系統模型 3.2.2 自適應波束成形 3.2.3 子信道選擇算法 3.2.4 仿真實驗及分析 3.3 結合用戶選擇的多用戶MISO自適應波束成形 3.3.1 系統模型 3.3.2 算法實現 3.3.3 仿真實驗及分析 3.4 發射分集與波束成形聯合優化設計 3.4.1 發射分集與波束成形的區別與聯系 3.4.2 發射分集與波束成形聯合系統的錯誤率分析 3.4.3 發射分集與波束成形聯合系統的容量 3.5 波束空時分組碼方案 3.5.1 分立波束空時分組碼 3.5.2 集成波束空
時分組碼 參考文獻第4章 協作波束成形 4.1 基於最大化接收信噪比的協作波束成形 4.1.1 模型建立 4.1.2 近最優波束成形矢量設計 4.1.3 閉式次優波束成形矢量設計 4.1.4 仿真實驗及分析 4.2 基於最小化中繼發射功率的協作波束成形 4.2.1 模型建立 4.2.2 協作波束成形矢量設計 4.2.3 仿真實驗及分析 4.3 基於概率約束的頑健協作波束成形技術 4.3.1 系統模型 4.3.2 高斯近似 4.3.3 概率約束下的協作波束成形的優化 4.3.4 仿真實驗及分析
4.4 基於模擬退火算法的協作波束成形 4.4.1 Metropolis准則 4.4.2 基於SA算法的隨機波束成形方法 4.4.3 仿真實驗及分析 4.5 多源多宿通信系統中的協作波束成形 4.5.1 系統模型 4.5.2 經典協作波束成形算法 4.5.3 頑健協作波束成形算法 參考文獻第5章 天線選擇與用戶調度 5.1 天線選擇 5.1.1 基於幾何向量的天線選擇方案 5.1.2 基於矩陣分解的天線選擇方案 5.1.3 最大化最小特征值天線選擇方案及其凸優化實現 5.1.4 DSTTD系統天線
重分組技術研究 5.2 基於完全信道信息下的用戶調度 5.2.1 基於塊對角化預編碼的用戶調度方案 5.2.2 基於信漏造比預編碼的用戶調度方案 5.3 基於有限反饋的用戶調度 5.3.1 多用戶MISO系統中基於有限反饋的用戶選擇算法 5.3.2 MU-MIMO系統中基於有限反饋的用戶選擇算法 5.4 聯合天線選擇與用戶調度 5.4.1 基於QoS的下行發射天線選擇和用戶調度算法 5.4.2 基於SINR最大化的上行天線選擇與用戶調度算法 參考文獻第6章 協作分集和中繼選擇 6.1 中繼協作通信概述 6.1.1 協作
轉發策略 6.1.2 協作通信基本模型 6.2 基於信噪比的混合譯碼放大轉發協作機制的性能分析 6.2.1 系統和信道模型 6.2.2 誤比特率性能分析 6.2.3 實驗結果和分析 6.3 基於機會中繼的譯碼轉發機制的漸進誤符號率分析 6.3.1 系統和信道模型 6.3.2 平均誤符號率分析 6.3.3 仿真結果和分析 6.4 基於選擇協作的譯碼轉發機制性能分析及改進 6.4.1 系統和信道模型 6.4.2 基於等增益合並的選擇協作機制的性能分析 6.4.3 譯碼轉發的一種改進型選擇協作機制 6.5
多源多中繼協作網絡性能分析 6.5.1 系統模型 6.5.2 分步選擇方案性能分析 6.5.3 分步選擇方案仿真結果與性能比較 6.5.4 基於增量中繼和部分信息選擇法的分步選擇方案性能分析 6.5.5 基於增量中繼和部分信息選擇法的分步選擇方案仿真結果與分析 參考文獻
基於改進之快速探索隨機樹演算法的機械手臂的運動規劃
為了解決平均符號mu 的問題，作者陳重嘉 這樣論述：
本論文提出一種改進的快速探索隨機樹演算法，並且將其應用於機械手臂的運動規劃中，讓機械手臂能夠在有障礙物的受限環境中更快速地完成物件取放任務。基於採樣的路徑規劃演算法是一種快速而有效的路徑規劃演算法。雖然常見的目標偏差採樣的快速探索隨機樹已經提升了路徑搜尋的效率，但該演算法仍然會花費大量時間在搜尋一些無效的區域。因此，本論文提出了一種可以提高路徑搜尋效率的採樣半徑限制機制，它使隨機樹能夠在每次探索環境時更有效地往目標區域接近，可以降低所提演算法的計算時間。此外，為了提升演算法對各種環境的適應性，本論文結合了一種節點計數機制來使演算法在一些複雜環境的不同區域能夠切換使用到一個適合的採樣方法，其可
避免演算法在目標方向上探索過多而無法有效地找到路徑 。從一些模擬實驗的比較數據可知，所提的演算法確實可以快速有效地找到路徑。此外，本論文將所提出的路徑規劃方法應用於機械手臂之物件取放。首先使用攝影機、六自由度機械手臂、和二指夾爪來搭建了一個實際的實驗環境，然後使用機器人操作系統來實現整個運動規劃，使六自由度機械手臂可以自主地使用二指夾爪來完成物件取放任務。從一些實際實驗的比較數據可知，本論文所提出之改進的快速探索隨機樹演算法確實可以在受限環境中快速找到一個避開障礙物的移動路徑，並且所實現之基於ROS的運動規劃系統也成功地完成所指定的物件取放任務。
CPU散熱器之鰭片最佳化
為了解決平均符號mu 的問題，作者林承佑 這樣論述：
本研究應用數值模擬的方法對CPU散熱器進行空氣側性能分析。結構設計以市售常用規格為基礎模型，鰭片間距1.8 mm、縱向間距13 mm、橫向間距16 mm、熱管管徑6.4 mm，以計算流體力學(Computational Fluid Dynamics, CFD)軟體ANSYS Fluent模擬CPU散熱器之熱傳現象，使用田口方法結合灰關聯分析，探討熱傳因子j-factor與摩擦因子f-factor之最佳結果。因子及水準分別為三種鰭片間距1.8mm、2mm、2.2mm；三種縱向間距13mm、16mm、19mm；三種橫向間距16mm、18mm、20mm；以及三種熱管管徑6.4mm、7.3mm、8.
2mm。探討在四種因子、三種水準，共九組案例L9(34)中其最佳化之模型。評估不同鰭片間距、縱向間距、橫向間距與熱管管徑組合下，探討CPU散熱器的j-factor、f-factor以及熱交換器之總體性能(j/f)，即j越大且f越小時之狀態，在最少的模擬組數內求出各因子最佳的水準。單獨對j-factor和f-factor進行最佳化分析後，數據結果表示對兩品質特性影響最高之因子皆為管徑，貢獻度分別達83%及96.8%，而對總性能指標j/f而言影響最高之因子為縱向間距，貢獻度達82.7%。綜合兩品質特性來看，透過灰關聯分析使兩者轉換至相同標準來評估，結果顯示管徑為影響最大之因子，貢獻度達52.6%，
最佳化組合各因子之水準為鰭片間距1.8 mm、縱向間距19 mm、橫向間距20 mm、管徑6.4 mm，其j-factor為0.00622、f-factor為0.03292。而最佳化之平均灰關聯度為0.7，其他九組相比，平均灰關聯度提升幅度約在4.8%~34.3%。