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國立中正大學 電機工程研究所 黃崇勛所指導 陳威仁的 以時序錯誤導向電軌調變技術實現之細緻化電壓調節及其於能耗可調數位系統之應用 (2021),提出引擎 D檔 抖動關鍵因素是什麼,來自於數位控制低壓降線性穩壓器、可容錯數位系統、即時視訊處理、電源軌抖動、電壓調節技術。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 資訊工程系 鄧惟中所指導 楊凱翔的 兩足人形機器人拖曳式動作編輯的模擬穩定度改善 (2012),提出因為有 無的重點而找出了 引擎 D檔 抖動的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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以時序錯誤導向電軌調變技術實現之細緻化電壓調節及其於能耗可調數位系統之應用

為了解決引擎 D檔 抖動的問題,作者陳威仁 這樣論述:

電壓調節技術(voltage scaling)在提高數位系統的能源效益方面具有相當大的潛力。然而,其節能效益在極大程度上受制於系統中穩壓電路之性能。本論文旨在提出一種可打破此限制的基於時序錯誤導向之電源軌調變技術,並以此技術實現細緻化的電壓調節。所提出之技術只需要少數電壓檔位,即可利用電源軌抖動(supply rail voltage dithering)的方式來近似出細緻化電壓調節的效果。因此,所提出之方法可以顯著降低晶片內穩壓電路的設計開銷。由於數位式低壓降線性穩壓器(digital low-dropout regulator, DLDO)具有無縫整合:(一)穩定輸出電壓、(二)電源軌抖

動、以及(三)電源閘控(power gating)等技術之特性,因此本論文利用DLDO來實現所提出之電源軌調變技術。為了精確與快速地實現適用於不同應用場景之DLDO電路,本論文也提出一種具有快速週轉時間的DLDO設計方法,並實際以一高性能DLDO設計為例驗證其效益。實驗結果指出,使用了聯電110奈米製程所製造的DLDO測試晶片展現出3毫伏特的超低漣波、67奈秒的輕載至重載暫態響應及250奈秒的重載至輕載暫態響應。與最先進的DLDO設計相比,該DLDO具有更簡潔的硬體架構且在品質因數(figure of merit)方面展現出高度競爭力。而後,本文以一種基於DLDO的抖動電源 (dithered

power supply)來實現所提出之電源軌調變技術。為了驗證所提出技術之效益,我們使用了一個具有時序錯誤偵測與修正能力之可程式化DSP資料路徑(datapath)作為測試載體。此測試晶片以台積電65奈米低功耗製程實現,而研究結果表明,所提出之電源軌調變技術有助於回收設計階段時留下之保守設計餘裕(design margin)並提高能源效率。量測結果指出,當該DSP資料路徑被程式化為一個無限脈衝響(infinite impulse response)數位濾波器以執行低通濾波時,所提技術之節能效益最高可達30.8%。最後,本論文將所提出之電源軌調變技術應用於即時影像處理系統中並探索其先天的容錯

能力。我們利用人眼視覺可將視訊中相鄰影格及影格中鄰近畫素進行視覺積分的特性,來達到即使不須對時序錯誤進行主動偵測及修正也能維持一定視覺品質的效果。因此,藉由巧妙安排容許時序錯誤發生之位置(藉由降低操作電壓),因時序錯誤所產生的錯誤畫素即可主動被人眼濾除。 該測試晶片以聯電40奈米製程實現,其搭載了一個即時視訊縮放引擎作為測試載具。在實驗結果中,該測試晶片展現了高達35%的節能效益,並能在不需對時序錯誤做出任何修正、且不須更動資料路徑架構的狀況下,仍能維持良好的主觀視覺感受。在五分制的平均主觀意見分數(mean opinion score)評量中,各類型的畫面皆達4分以上。而在客觀評量方面,峰值

信號雜訊比(peak signal-to-noise ratio)皆高於30分貝。

兩足人形機器人拖曳式動作編輯的模擬穩定度改善

為了解決引擎 D檔 抖動的問題,作者楊凱翔 這樣論述:

本研究介紹我們開發的一個適用於雙足人形機器人之拖曳式動作編修環境,以及我們如何改善拖曳時肇因於物理引擎的模擬穩定度。傳統的機器人動作編輯軟體只使用參數介面調整或捲軸控制器來調整每個關節的轉動角度,這個方式在動作製作上需花費相當龐大的時間。本研究開發的動作編修系統為直覺化與機器人之互動編修動作環境,透過滑鼠於動作編輯器上之模型身體部位拖曳,即可改變連接的身體部位姿勢,還可以透過物理引擎播放動作的模擬結果,大幅增快動作製作之效率。 本系統利用知名的開放源碼物理引擎-Bullet Physics實現物理環境,在動作編輯環境可以觀察機器人自體碰撞之狀況,以便使用者調整動作來防範自體碰撞。我們使

用了Kondo KHR-2HV雙足人形機器人來讀取系統產生之動作檔,並與系統的模擬情況做對照。由於物理引擎使用的計算方法在運動計算上會產生誤差,而這使得我們在編修環境中使用滑鼠拉動身體部位時會有拉長及抖動之問題。針對這些問題我們使用既有的post-stabilization方法做改善,在我們的實驗中平均抖動幅度約改善了75%,最大拉長量約減少83%。另外為了效率上的考量我們另外提出使用運動學的方式實作拉動手臂,可以完全避免手臂拉長及抖動的問題。