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? 車內噪聲分離 問題舉例：高速行駛時車內噪聲混雜胎噪、風噪、發動機噪聲，無法定位主要噪聲源頭。 解決思路：用空氣聲TPA分離胎噪（輪胎接地輻射）與風噪（車身表面氣流輻射）的貢獻，若胎噪貢獻占比60%，可針對性優化輪胎花紋或輪拱隔音。

</li><li>結合車內球面波束形成，HBK獨有的FAS+CLEAN-SC，boost LF resolution算法能夠極大提高空間分辨率，顯著降低旁瓣水平，在風洞內同時實現<strong>車內360°精準的聲源定位</strong>。

空間分辨率不足與偽聲源干擾：傳聲器陣列設計和成像算法存在旁瓣效應和聲源分不清問題，易產生“鬼影源”（非真實噪聲源），尤其在復雜噪聲場（如轉向架、受電弓多源疊加）中，難以精準區分各聲源貢獻。 多噪聲源區分難度大：動車外部噪聲源涵蓋轉向架（輪軌、齒輪噪聲）、受電弓（氣動噪聲）、車身縫隙等，各聲源空間重疊、頻率耦合，需實現子部件級（如輪對）的精準定位與量化。

模擬器根據工況（發動機轉速、負載、車速），重新擬合動力總成、胎噪/路噪和風噪，并通過雙耳回放系統輸出。只需一個NVH模擬器，用戶即可在駕駛過程中實現用濾波器修改聲音，用競品車的風噪替換原車聲音，一鍵變更音量等功能。

語音增強涉及波束形成、聲源定位和聲源去躁。其中語音增強是一種利用聲源定位確定目標語音信號的方向，通過深度學習和波束形成的方法抑制噪聲和混響的算法模塊。如下圖，語音波束形成過程中實際是通過來自多個原始聲源和噪聲源的輸入疊加。其形成的聲源波束實際是各個音源的合成。在輸入后通過一定的算法提取出感興趣的且能量最高的聲源作為主處理聲源。

傳感器部署優化、通信協議優化、路由優化、目標定位優化、Dv-Hop定位優化、Leach協議優化、WSN覆蓋優化、組播優化、RSSI定位優化6 信號處理方面信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優化7 電力系統方面微電網優化、無功優化、配電網重構、儲能配置8 元胞自動機方面交通流 人群疏散 病毒擴散

自2015年11月9日起，TensorFlow依據阿帕奇授權協議（Apache 2.0 open source license）開放源代碼。TensorFlow擁有多層級結構，可部署于各類服務器、PC終端和網頁并支持GPU和TPU高性能數值計算，被廣泛應用于谷歌內部的產品開發和各領域的科學研究。