向量積分的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘出下列價位、菜單、推薦和訂位總整理

第一次學微積分就上手

為了解決向量積分的問題，作者林振義 這樣論述：

　　微積分中共包含了微分和積分，本書將微分的題型歸納成4個類型；而積分較微分難，因此我們將積分的題型歸納成8個類型，使每個類型分類清楚並力求扼要，讓讀者只要了解這12個類型，就能解出大部分的微積分題目。   　　《第一次學微積分就上手》是以專用於解答微積分題目為主旨，為了避免太多的敘述讓讀著抓不到重點，因此本書省去眾多嚴謹且繁瑣的敘述。   　　高中99課綱數學中並沒有包含反函數和解部分分式，但這二部分都會用到積分，所以本書除了講解微積分的解法外，還會介紹反函數和部分分式，以補高中99課綱數學之不足。   　　本書收錄多樣的範例解說和練習題，其內容足以應付資訊學院、工學院、管理學院和商學院

等專業科目需要的所有微積分知識。

向量積分進入發燒排行的影片

基於小波轉換與時頻分析之永磁同步馬達故障診斷

為了解決向量積分的問題，作者王威仁 這樣論述：

本篇論文提出一個讓永磁同步馬達在額定轉速下之任意轉速皆能有效診斷正確多種故障問題以及嚴重程度的演算法流程。故障診斷分析使用霍爾元件量測電流訊號，並透過小波轉換處理、時域與頻域特徵作為有效參數，最後使用支持向量積分類器成功正確分類出故障的馬達。目前文獻中的故障診斷方法常將馬達的運轉狀態設定於一至兩種轉速，並將訊號處理方法針對該轉速下進行調整。不過，本論文提出的演算法精神之一，透過小波轉換設計出適合處理任意轉速下諧波分佈的參數，同時能夠將故障特徵數值化利於監控。由於同性質的故障種類也會有程度上的不同，若能分辨出不同程度上的故障即可發揮監控的精神。因此，本論文提出的演算法精神之二，能處理兩個不同程

度以及兩個不同型態的故障馬達共四個，使用目前文獻中沒用過的特徵參數，藉此提高同性質不同程度故障的診斷正確率。由於在全域轉速的設計下，有別於文獻中以單一轉速設計而侷限使用的範圍，本論文提出的演算法精神之三，使用四個支持向量機預測模型處理頻譜分佈廣泛的全域轉速，以平均分配轉速範圍為設計，使得馬達在任意轉速下皆有高正確率的診斷效果。同時，當有已知故障種類馬達之任何轉速下的電流資料皆能成為資料庫的訓練樣本。在此三種設計精神下，能夠實現在全域轉速下診斷四種故障型態的馬達，有相當好的正確率，同時任意轉速下的已知故障皆能成為訓練資料，讓系統有工業價值的可行性。

微積分演習指引(三版)

為了解決向量積分的問題，作者黃學亮 這樣論述：

　　本書是專供有志強化微積分解題能力者所寫的一本書，全書之難度始終維持在一個國立大學理工學院中等程度以上學生應該有或經努力後應該達到的微積分水準，本書內容有相當比重是取材自國內外高等微積分的問題，因此本書目標是讓讀者能較輕易地與工程數學、機率學、工程統計、理論統計、財務工程、及其他需要數學為基礎之專業課程能有所接軌，因此除了計算性問題外特別著重證明題，這是本書最大的重點也是最大的特色，更是本書讀者較其他同類型書籍讀者有更大受惠之所在，我的一些學生即便甄試到研究所，仍在研一開學前複習本書以做未來研究生涯的準備。   　　本書不以協助讀者插班大學或考研究所之目的作為寫作目標，但事實證明使用本書

仍可使他們在微積分這門課程有高標準的成績。   　　如果讀者研習本書有困難時，我推薦可先研讀五南出版之黃學亮教授的普通微積分，這是一本專供初學微積分而有意更上一層樓者的一本教科書，若讀者備有該書在本書研作上可能較為容易些。如果配合研閱，對微積分之部分難題將有突破作用。書中有◎者為常見之重要題，有※為較難題，可供讀者在研閱時作選題之參考。   　　本書雖是作者累積十數年在大學及補習班教授數學之經案而編成；總希望能對讀者在微積分學習上有所助益，惟作者輒感囿於自身學力有限而無法達成上述理想，同時謬誤之處亦在所難免，尚祈讀者諸君不吝賜正為荷。   　　作者黃學亮　謹識

梯度向量資訊之影像追蹤技術

為了解決向量積分的問題，作者張福仁 這樣論述：

隨著科技日新月異，無人控制武器系統成為各國未來發展的重要國防趨勢，目的在於無需有人員操控之下，藉由視覺化技術達到全時自動化監控、辨識或追蹤目標物，但傳統的監控系統大部分是以固定式攝影機為主，對於攝影機隨著載具而有不規則移動的情形下並不適用。在本論文中，強調可以在攝影機於未知的運動模式下進行偵測，主要方法是利用邊緣梯度作為比對特徵，透過積分影像的方法，除了大幅地提升本演算法的運算速度外，也可快速建立影像平面上的區塊梯度向量值，並經由區塊梯度向量匹配後，便可得到區域運動向量，再藉由這些資訊統計出全域運動向量、角度與強度直方圖，進而獲得攝影機與移動物體相對的運動關係，如果偵測出有移動物體的話，則選

取其區域範圍並進行追蹤的動作。由實驗結果可驗證，本論文所提出的梯度向量資訊之影像追蹤與辨識技術是有效的。