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微波感應器干擾的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
微波感應器干擾的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦馬歇爾．布雷恩寫的 工程之書 可以從中找到所需的評價。
另外網站Future Tech - Taiwan Innotech Expo也說明：... 濃縮過濾器; 見微知著：基於極少樣本學習之人工智慧光學檢測影像元件偵測; 微波極 ... 擴增實境之光場顯示光機; 用於環境水質檢測與農作物之新穎重金屬生物感應器 ...
淡江大學 電機工程學系碩士在職專班 施鴻源所指導 曾健軒的 以都卜勒雷達原理實現之低功耗人體移動偵測器 （2020），提出微波感應器干擾關鍵因素是什麼，來自於都卜勒、雷達偵測。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 資訊工程學系 黃文吉所指導 簡伯儒的 以壓電式感測器測量血壓之研究 （2016），提出因為有 壓電式感測器、、廣義迴歸類神經網路、相位差、脈波傳播連率、血壓運算的重點而找出了 微波感應器干擾的解答。
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工程之書
為了解決微波感應器干擾 的問題，作者馬歇爾．布雷恩 這樣論述：
史上最強系列第7集《工程之書》 從拋石器到好奇號火星車 250則趣味故事＋詳解歷史＋精采圖片 從閱讀中學習工程知識的百科 圖文並茂的豐富百科．博古通今的中外歷史 趣味橫生的常識故事．條理分明的資料寶典 「我希望你能從本書找到250個令人驚歎、可讓你看清全貌的工程典範， 這樣就能領會工程師為我們所做的一切。」──馬歇爾．布雷恩 工程師一手打造我們的現代世界。他們在各自崗位，多半隱身幕後，不會大張旗鼓。要是少了這些工程師，我們就會回到石器時代。 工程師如何讓一棟大樓安全夷為平地？ 哪三件過失造成車諾比核電廠爆炸？ 人造衛星如何隨時朝著正確方
向？ 這些值得深思的問題，只是這本圖文並茂的書中提及的幾個例子。現在我們就要跟著作者布雷恩展開一趟迷人的旅程，踏進工程的世界，探索250個最重要且耐人尋味的工程大事：弓箭（西元前3萬年）、狩獵採集工具（西元前3300年）、吉薩大金字塔（西元前2550年）、指南針（西元1040年）、拋石器（西元1300年）、比薩斜塔（西元1372年）、萬里長城（西元1600年）、機械式擺鐘（西元1670年）、動力織布機（西元1784年）、高壓蒸汽機（西元1800年）、伊利運河（西元1825年）、拇指湯姆型蒸汽火車頭（西元1830年）、電報系統（西元1837年）、隧道鑽鑿機（西元1845年）、縫紉機（西元1
846年）、大笨鐘（西元1858年）、電梯（西元1861年）、自由女神像（西元1886年）…… 這些令人著迷的工程史涵蓋五花八門的主題，像是古羅馬輸水道、中國的萬里長城、蒸汽火車頭、空調、巴拿馬運河、登陸月球、Prius油電混合動力車、智慧型手機，以及哈利波特禁忌之旅的遊樂裝置。 本書內容依年代順序撰寫，每則史上工程大事包含一幅令人驚豔的全彩圖像，並附上圖說與參照條目，提供更深入的資訊，是工程知識入門的最佳讀物。 本書特色 ‧豐富條目：250則工程史上重大里程碑一次收錄。 ‧編年百科：條目依年代排序，清楚掌握工程發展演變；相關條目隨頁交叉索引，知識脈絡立體化。 ‧
濃縮文字：每篇約700字，快速閱讀、吸收重要工程觀念和大師傑作。 ‧精美插圖：每項條目均搭配精美全彩圖片，幫助記憶，刺激想像力。 ‧理想收藏：全彩印刷、圖片精緻、收藏度高，是科普愛好者必備最理想的工程百科。
以都卜勒雷達原理實現之低功耗人體移動偵測器
為了解決微波感應器干擾 的問題，作者曾健軒 這樣論述：
本論文主要實現都卜勒雷達（Doppler Radar）感測器取代人體紅外線（Pyro-electric Infrared Detector）感測器之應用。目前市面上普遍使用的人體偵測器90%利用人體紅外線感應器，其因人體紅外線感應器是利用人體在36.5 °C時自然釋放出的紅外線（約9000 nm~10000 nm）波進行偵測。也因此人體紅外線感應器容易受溫度、濕度與空間問題受干擾，因此研究利用微波模式的都卜勒雷達。都卜勒雷達因利用微波發送與接收之特性不受溫度與濕度干擾也有良好的穿透性，不受空間限制也不須挖洞裸出。故為可取代人體紅外線感測器用於人體偵測之應用。系統架構是由一穩定震盪器產生震盪波
經由天線發射波與接收波利用高頻雙極性接面電晶體進行混波，再另用低通濾波器濾掉接收到遠處不需要的雜訊回波後用放大器做二級放大給類比數位轉換器進行判斷有無人體靠近。電路設計主要包括考畢子震盪電路、3 GHz天線、高頻BJT混波器與放大器等。並用頻譜分析儀與示波器清楚地量測到接收到目標物所返回的都卜勒信號與數位訊號高低變化。所設計之都卜勒人體偵測雷達偵測目標設定在3米內偵測，距離太短失去偵測意義，距離太遠又會影響偵測判斷。
以壓電式感測器測量血壓之研究
為了解決微波感應器干擾 的問題，作者簡伯儒 這樣論述：
本篇論文希望可以研究出一套可以適用於商業化發展之血壓運算系統，其中包括血管訊號擷取、棘波分析、血壓運算。利用兩個壓電式感應器測量血液流經血管產生之脈波後，抓出兩組訊號之棘波位置並進行相位差的計算，最後使用GRNN(Generalized Regression Neural Networks)計算血壓。目前市面上，有一家公司利用光學進行血壓的測量，由於需要不停地投射光致血管內，藉由反射出來的光來計算其血壓值，而導致耗電量不小，且可能因測量者的膚色不同而有所誤差，有時甚至會受測量地點的亮度影響；另外在現有的研究中，部分研究使用微波感測器測量血流速度，並利用線性迴歸分析血流速度及血壓值的關係，確實
可以測量出一個人的血壓值，然而微波感測器容易受外界影響，使得採樣出之訊號不穩定，導致血壓值不隼，即使採集出來的訊號非常好，結果卻仍會因人而異，若測量不同人，則必須去重調線性迴歸參數，才可以達到準確的結果。本論文所使用的壓電式感測器，是採集血液流經血管後所產生出來的脈動產生出來的訊號，可以解決易受光、外界干擾的缺點；利用GRNN計算血壓值，可以解決線性回歸測量時的誤差，並且根據個人體質分類，並定期校正數次後，可以準確地做出血壓運算。關鍵字：壓電式感測器、廣義迴歸類神經網路、相位差、脈波傳播連率、血壓運算。