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提升風景攝影水準的36種建議

為了解決pixel 6價格的問題，作者林家興,DIGIPHOTO雜誌 這樣論述：

　　風景雖然是最多玩家涉及的拍攝議題，但要拍得理想作品可沒想像中那麼簡單，因為除了氣候因素外，還牽扯許多攝影觀念與技巧，而為了讓入門甚至進階玩家也能享受風景攝影的創作樂趣，我特地將這幾年來的拍攝經驗與技巧總結成36項提升建議，希望能為喜愛風景拍攝朋友帶來一些創作上的刺激與幫助。 　　為了便於讀者快速吸收，本書除了詳述各種提升建議外，還採用大量照片輔佐，讓你只要簡單對照，就能掌握該技巧的拍攝要訣。另外，其他像是許多初學者相當關心的影像後製技巧及檔案儲存管理等問題，本書亦有詳細說明與範例，而你只要按圖索驥就能輕鬆解決上述困擾。 　　那該如何閱讀本書？其實，撇開基本的拍攝技巧與器材介

紹不說，我個人比較著重的是觀念啟發及構圖引導，因為這些才是風景攝影的精髓，讀者必須懂得融會貫通才能成就好作品甚至走出個人創作風格，所以還在抱怨好相機拍不出好照片？想入門又找不到學習管道？相信本書會帶給你相當大的幫助。 　　「多看、多問、多拍」是風景攝影的基本心法，「瞎拍、盲拍、亂拍」則是風景攝影的學習過程，所以要勇於嘗試不怕失敗，總之，各位只要秉持著「歹玩南租漢」精神與「拎北」就是有時間跟你耗的堅持，相信假以時日你也能成為風景攝影達人 ~

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支持向量機偵測風機葉片表層損傷之研究

為了解決pixel 6價格的問題，作者許叡綺 這樣論述：

風力發電機價格成本極為昂貴，為降低葉片因環境影響造成故障之維修費用，故建立一套系統來判斷風機葉片表面是否為損壞，及早對葉片表層進行修補，避免因結構破壞而須更換新葉片，造成鉅額費用支出。本實驗收集陸地風機運轉所產生之噪音訊號，並將現場測得之不同風速範圍從4 m/s至10 m/s建立同一套判別標準，量測組數共817組風機運轉噪音，進行梅爾倒頻譜(Mel-Frequency Cepstral)訊號處理，擷取該訊號之梅爾倒頻譜係數(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)，以此係數及其微分等運算作為葉片之特徵訊號，每一組運轉噪音皆得156個特徵維度；接著，

再透過支持向量機(Support Vector Machine, SVM)，建構偵測並診斷風機葉片表層損傷與否之分類訓練模組，並將所有MFCC特徵係數隨機抽取75%進行SVM模型訓練，剩餘25%樣本為測試資料，希望藉由此機器學習分析方式，提高判斷葉片為正常或損壞之準確率。 透過時頻圖觀察風機運轉之噪音，發現於頻率3100 Hz左右以下之能量相對較大，大多參雜發電機及風機運轉之低頻噪音，為避免該噪音對判斷結果造成影響，可利用高頻段(3100 Hz~12800 Hz)噪音訊號進行分析。經研究顯示，透過MFCC及SVM方法計算，得到葉片運轉之高頻訊號診斷結果準確率為92.3%；另外，也將風機

運轉噪音以全頻段(~12800HZ)訊號進行偵測並診斷葉片損傷資訊，該判斷分類結果準確率為96.8%，較高頻訊號診斷結果準確。由此可知，判斷風機葉片表層損壞與否之方法，以全頻段訊號處理分析較符合實際應用，方能得到較高之診斷準確率。為減少運算量及維度資料儲存量，本研究針對全頻段訊號進行主成分分析法(Principal Components Analysis, PCA)計算，使原本156個維度係數刪去冗餘噪音資料，同時保留貢獻度較大之特徵作為主要訓練模型之數據，最終以12個維度係數進行SVM計算，得到診斷準確率與原本高維度(156維)相比，僅些微之差，可有效作為風機葉片表面損傷之診斷。