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國立臺灣科技大學 電機工程系 劉益華所指導 陳品行的 基於剩餘容量之最佳化五階段定電流充電法之研究 （2020），提出Samsung 電池容量關鍵因素是什麼，來自於五階段定電流充電法、粒子群演算法、剩餘容量。
而第二篇論文長庚大學 電子工程學系 陳始明所指導 陳麒的 可充電鋰電池循環壽命的半經驗數學模型 （2019），提出因為有 鋰電池、半經驗數學模型、電化學模型、健康狀態的重點而找出了 Samsung 電池容量的解答。
Samsung 電池容量進入發燒排行的影片
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今年雖然遲遲等不到新的 Note 系列，但三星下半年推出兩支旗艦摺疊機 Galaxy Z Fold3 5G 以及 Galaxy Z Flip3 5G 應戰。
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相較上一代便宜近 NT$12,000 以外，更是首款支援 S Pen 並搭載螢幕下鏡頭的摺疊手機，並擁有 IPX8 防水能力和 120Hz 畫面更新率，若未來 Galaxy Z Fold 將硬體規格堆到最頂的話，不難猜想這代的 Galaxy Z Fold3 5G 極有可能落在甜蜜點！
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::: 章節列表 :::
➥ 外觀與影音
00:00 歐巴都拿這隻
00:50 配件開箱
01:01 手機佈局
03:17 螢幕表現
04:52 無線訊號
➥ 實測體驗
05:31 音效表現
05:56 效能跑分
06:26 極限燒機
06:54 續航充電
➥ 資費計算
07:30 One UI 3.1.1
08:04 S Pen
08:30 安全性驗證
08:43 三星軟體
09:09 Galaxy Z Flip3 5G
➥ 拍照錄影
09:58 摺疊首款螢幕下鏡頭
10:15 前鏡頭拍照
10:43 前鏡頭影片
11:08 主鏡頭拍照
11:30 人像模式
11:48 主鏡頭錄影
12:15 一鍵拍錄
➥ 最後總結
12:50 最後總結
::: Galaxy Z Fold3 5G 規格 :::
核心效能：Qualcomm Snapdragon 888
儲存空間：
LPDDR5 / UFS 3.1
12GB + 256GB
12GB + 512GB
主螢幕面板：7.6 吋 Dynamic AMOLED 2X
主螢幕畫面更新率：120Hz（自適應方案）
主螢幕解析度：2,208 x 1,768p, 374ppi（QXGA+）、 22.5 : 18
封面螢幕面板：6.2 吋 Dynamic AMOLED 2X
封面螢幕畫面更新率：120Hz（自適應方案）
封面螢幕解析度：2,268 x 832p, 387ppi、 24.5 : 9
電池容量：4,400mAh 雙電池
充電方式：25W 閃電快充
10W 無線充電
4.5W 無線電力共享
SIM 卡：5G + 4G Nano SIM 雙卡雙待
擴充容量：No
支援訊號：Wi-Fi 6E（2.4 + 5GHz）、NFC、藍牙 v5.2
5G 頻段：5G NR n1 / n3 / n5 / n8 / n28 / n41 / n78 / n79
防水等級：IPX8
充電孔：USB Type-C 3.2（支援 USB OTG、DP Alt Mode）
生物辨識：側邊電源鍵指紋辨識、臉部辨識
S Pen 支援：S Pen Fold Edition、S Pen Pro
其他規格：Samsung Pay（含悠遊卡）、Samsung 無線 Dex、HDR10+、NFC
鏡頭規格：
1,200 萬畫素廣角鏡頭（f/1.8、26mm、1/1.76"、1.8µm、Dual Pixel PDAF、OIS）
1,200 萬畫素超廣角鏡頭（f/2.2、123˚、12mm、1.12µm）
1,200 萬畫素遠距鏡頭（f/2.4、52mm、1/3.6"、1.0µm、PDAF、OIS）
1,000 萬畫素前鏡頭（f/2.2、26mm、1/3"、1.22µm）
400 萬畫素螢幕下鏡頭（f/1.8、2.0µm）
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基於剩餘容量之最佳化五階段定電流充電法之研究
為了解決Samsung 電池容量 的問題，作者陳品行 這樣論述：
充電技術對於鋰離子電池的表現與壽命十分重要，其關係到充電時間、充電效率、充電溫升與循環壽命等因素。至今，大多的充電策略皆是採取設置一充電電壓限制(Vlimit)進行充電。對此，本文提出以電池剩餘容量(State of Charge, SOC)作為替代，實現了基於剩餘容量之最佳化五階段定電流充電法。為了決定每個階段之轉態設置點與充電電流值，本文應用了粒子群演算法(Particle Swarm Optimization, PSO)進行最佳化來尋找最佳設定值，且所提方法只需使用庫分積分與電池等效電路模型即可實現，並可探討每階段剩餘容量之設定範圍對於整體充電結果的影響，因此可具有搜尋範圍廣且不需進行
多次的實際實驗等優點。本文提出之充電策略之目標函數以縮短充電時間與降低充電損失為考量，經由驗證後與標準型定電流-定電壓(Constant Current-Constant Voltage Charging, CC-CV)相比，本文充電法之充電時間比CC-CV縮短34.06%，而平均溫升高8.68%。
可充電鋰電池循環壽命的半經驗數學模型
為了解決Samsung 電池容量 的問題，作者陳麒 這樣論述：
鋰離子電池由於其高能量密度、壽命長和高效率，已在市場上獲得了一定優勢並不斷擴展到其他領域，因此BMS(電池管理系統)對於獲取快速、準確的電池容量和健康狀態的估計越來越重要。本研究提出了半經驗模型，可以快速的評估電池的健康狀態和估算未來的衰減趨勢。本論文研究的結果，包括鋰電池在室溫和高溫環境測試期間觀察到的最大容量和健康狀態衰減，直到樣本退化到電動汽車規定的80%健康狀態(SoH)。在這項工作中，將使用環境溫度和放電電流作為實驗參數來驗證這個模型的準確性。對於室溫實驗，半經驗模型基於ECBE模型的結果，提供了準確的SoH估算。與ECBE計算相比，SoH的估算誤差小於2.22％。從單顆鋰電池獲得
的模型參數也可以應用於同一系列中的其他電池，與複雜ECBE模型的誤差小於2.5％，顯示了模型的可擴展性。當環境溫度升高時，SoH會迅速衰減，這對於SoH評估也是一個挑戰。最大平均誤差出現在最極端的放電條件下(55°C，5C放電速率)為5.48%，並且該樣本的健康狀態下降到截止閥約120個循環。除了上述極端條件外，其於測試結果顯示在25°C下1C和3C的估計誤差分別為2.45%和2.52%，而在55°C下的總體誤差小於1%。因此該模型在極端高溫和高放電速率下仍舊提供準確的SoH估計。並且使用所提出模型執行SoH估算所需的計算時間和資源需求非常低。這些特性使該模型非常適合實時估計，亦是本研究的結論
。