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Shock vibration 測試的問題，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
國立勤益科技大學 電子工程系 林熊徵所指導 陳俊瑋的 自行車前叉阻尼自動調整系統之設計 （2021），提出Shock vibration 測試關鍵因素是什麼，來自於自行車、避震器、低功耗藍牙、加速度傳感器。
而第二篇論文國立彰化師範大學 機電工程學系 黃宜正、沈志雄所指導 陳柏辰的 以時間卷積網路結合特徵工程分析牙科手機轉子筒夾之健康狀態 （2021），提出因為有 氣動牙科手機、時間卷積網路、智慧診斷的重點而找出了 Shock vibration 測試的解答。
自行車前叉阻尼自動調整系統之設計
為了解決Shock vibration 測試 的問題，作者陳俊瑋 這樣論述：
自行車騎乘舒適性與阻尼避震器有相當大的關係，若想要阻尼能適應不同路面就需要頻繁的進行手動調整，故本論文以nRF52為控制核心搭配G-Sensor感測器，設計出一套比例累計控制算法的前叉阻尼自動調整系統。首先系統會定義三個強度區域分別為低強度、中強度及高強度區域，並且根據每次採集的G-Sensor數值，對不同強度區域的比例進行累加，當其中一個強度區域比例累加時，另外兩個強度區域比例則遞減，最後系統會依據占比最多的強度區域自動選擇阻尼的軟、中、硬模式。此外，系統還能使用自由落體公式計算自行車的跳躍高度。經由實驗結果，自動模式下量測的G-Sensor數值確實有明顯的降低，並且測試50公分到110公
分的跳躍高度，也都能非常準確的量測出高度。
以時間卷積網路結合特徵工程分析牙科手機轉子筒夾之健康狀態
為了解決Shock vibration 測試 的問題，作者陳柏辰 這樣論述：
隨著科技進步與工業技術的大躍進，高科技與工業技術涵蓋之機械精密度與系統的完整性日益漸增。為滿足設備元件於操作的可靠性與顧及工作人員的安全，需要對元件進行完整的監控，以提升安全性與降低維護成本。本研究將建立牙科手機的健康狀態診斷模型，以加速規擷取振動訊號，透過特徵工程的方式，取得三軸振動訊號中重要的特徵，以建立診斷系統的數據集，再透過深度學習中具有空洞因果卷積與殘差連接的時間卷積網路(Temporal Convolution Network)作為診斷分類模型之核心。研究顯示TCN於切削前三軸空轉訊號的訓練準確率為74.51%、95.99%、88.88%，較LSTM (68.97%、86.29%
、68.08%)與1DCNN(73.47%、92.03%、81.72%)表現優異，若以切削後X軸空轉訊號準確率上，以1DCNN的80.09%較佳，其餘仍以TCN在Y與Z軸的結果90.01%、90.82%最佳。測試準確率的部分，TCN於切削前三軸空轉訊號的準確率為70.78%、94.83%、87.94%，優於LSTM (69.00%、86.11%、68.28%)與1DCNN(70.44%、91.50%、79.28%)，若以切削後X軸空轉訊號準確率上，以1DCNN的77.61%較佳，其餘仍以TCN在Y與Z軸的結果89.00%、85.28%最佳。本研究以建立人工智慧的學習方式，即時偵測與診斷牙科手機
當前之使用狀態，可避免牙醫師使用異常的牙科器械，進而造成病患的不適與添上心理陰影。