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大葉大學 資訊工程學系碩士班 邱紹豐所指導 陳韋任的 整合式數位內容搜尋系統之設計與實作 （2011），提出一筆簽名產生器關鍵因素是什麼，來自於整合式搜尋平台、關鍵字搜尋、搜尋模組。

而第二篇論文大葉大學 汽車電子產業研發碩士專班 胡永柟所指導 董志強的 語音訊號處理中抑制雜訊機制之研究與設計 （2008），提出因為有 灰色理論、灰預測、AR模型、語音處理的重點而找出了 一筆簽名產生器的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了一筆簽名產生器，大家也想知道這些：

整合式數位內容搜尋系統之設計與實作

為了解決一筆簽名產生器的問題，作者陳韋任 這樣論述：

數位內容檔案的應用程式都能提供功能不一的關鍵字搜尋功能，但是當檔案數量及類型增加，搜尋時就可能需要重複開啟多次應用程式。常用的應用程式幾乎都只提供簡單的關鍵字搜尋，而且無法在搜尋字串內加入邏輯運算子。在本研究中我們實做了一個搜尋平台，整合數種數位內容的搜尋功能的模組，使用者透過單一介面，可以輸入包含邏輯運算子及括號的搜尋字串，完成多個檔案且多種檔案類型的搜尋。要支援搜尋字串內加入括號以改變邏輯運算式的權重，會遇到搜尋字串內的關鍵字處理順序的問題，在此研究中，我們採取的方法是將搜尋的字串轉成二元邏輯樹，透過中序走訪(Inorder traversal)演算法和後序走訪(Postorder tr

aversal)演算法走訪二元邏輯樹，處理邏輯運算子及括號。最後，搜尋時如檔案數量及類型不是單一筆，會有數種不同格式的輸出結果，我們設計一個封裝器(Wrapper)，透過標準的Schema將輸出結果統一轉成XML，而應用程式讀取XML，將結果輸出至使用者介面。

語音訊號處理中抑制雜訊機制之研究與設計

為了解決一筆簽名產生器的問題，作者董志強 這樣論述：

本論文研究是利用灰色理論(Grey theory)中的灰預測(Grey prediction)方法來進行語音分析，並提出利用Levinson-Durbin方法取出極點建立語音模型，這種方法可以讓語音分析的方法加入創新的思維。本文之設計在模擬的過程中共分為兩大部分：（1）使用麥克風所取得的語音檔案，應用MATLAB套裝程式透過各語音檔案中擷取出其極點(Poles)資料並存於資料庫。（2）考慮具有白雜訊(White noise)之環境中透過自動回歸(Auto regression, AR)模型濾波器及灰預測之方法使其語音更加清晰。本論文所模擬之結果最重要的是可以有效抑制雜訊及製作模型來增加語音處

理的速度。期望能落實理論於實務設計中，以另一種方法提供給語音辨識領域可以有其他選擇。

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