電力系統數位訊號處理的應用與技術
本文探討數位訊號處理（DSP）在電力系統中的應用，涵蓋數位訊號處理的優點、技術、應用案例以及如何使用 Python 和 NumPy 函式庫進行數位訊號處理和濾波器設計。同時也討論了數位系統的基礎，包括取樣、量化、基本訊號處理理論以及模擬濾波器等。
訊號處理
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Python實作訊號能量與相關係數計算及影像特徵提取技術
本文探討使用 Python 計算訊號能量、相關係數以及影像特徵提取技術。文章涵蓋 NumPy 函式庫應用、相關係數和能量計算方法，並深入探討 GLCM、HOG 和 SURF 等影像特徵提取技術，以及它們在醫學影像分析中的應用，例如子宮頸癌診斷。同時，也包含了影像預處理和梯度計算等相關技術。
深度剖析音訊智能：梅爾頻譜理論與實務應用架構
本文探討音訊智能解析的核心技術，聚焦於將原始聲波轉換為機器可學習表徵的理論與實務。文章從梅爾頻譜圖的聲學原理出發，闡述特徵提取的數學框架。接著，分析實務應用中的系統架構與模型設計考量，並深度解析時域、頻域與環境模擬等多層次數據增強技術，如何有效提升模型在真實場-景中的魯棒性。最後，透過案例數據驗證優化策略的效能，並展望跨模態融合與邊緣運算的未來發展。
精密儀器系統濾波技術詳解與應用
本文深入探討精密儀器系統中濾波技術的應用，涵蓋移動平均、指數平滑、數位 FIR/IIR 濾波器以及卡爾曼濾波器等核心技術，並提供數學推導、實作流程與場景比對。此外，文章也針對 MCU 實作、多階濾波架構設計以及感測器融合等進階議題提供實務建議，協助工程師打造高穩定性系統。
精密儀器系統設計與訊號轉換架構
本文探討精密儀器系統設計，涵蓋感測器型別、訊號轉換架構、校正方法與非線性補償技術。從 Load Cell、光學模組到壓阻式感測器，分析其輸出模型與訊號特性，並深入探討訊號放大、濾波與 ADC 轉換流程。此外，文章也涵蓋多點校正、非線性補償函式設計、多變數校正以及 MCU 端和雲端 API 的佈署與效能驗證。
感測器多點校正與非線性補償函式設計
本文探討感測器多點校正與非線性補償技術，涵蓋線性校正、非線性補償函式設計、多變數校正以及效能驗證指標與方法。文章深入解析多項式迴歸、樣條插值、區段線性化和神經網路補償等技術，並提供實際應用場景與效能驗證步驟，以提升感測器量測精確度和可靠性。
TFLite邊緣推論與多模態訊號融合技術
本文探討 TFLite 邊緣推論技術，並深入研究多模態訊號融合，特別是重量感測與視覺/條碼辨識的整合。文章涵蓋濾波技術、卡爾曼濾波器、數位訊號處理、多模態融合的挑戰和應用，以及嵌入式系統的數值演算法。此外，也提供程式碼範例和架構設計建議，以協助開發者實作高效的多模態感知融合系統。