學位論文
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Item 以適應特徵選擇與支持向量機實現心電圖辨識系統(2005) 尤俊國; Chun-Kuo Yu心電圖提供了診斷心臟病病和心血管病症的功能，為了能夠及時的監控病人的生理狀態，有時候必須持續長時間且連續的記錄病患所產生的心電圖資料，採用更多的心電圖資訊來判斷波形的物理變化，藉此可以較正確的評估病患目前生理情況，但是通常所得到的心電圖資料必須由專業的醫護人員來解析判讀。 本研究所提出了一個新的心電圖分析演算法，使用小波轉換分析頻帶來擷取心電圖特徵值，包含了改善特徵選擇和分類系統的設計，所擷取出的特徵向量作為心電圖辨識系統中最重要的特徵。而在心電圖辨識系統中較特別的特徵為QRS複合波組，這是含有極高頻的成份且能量較大的峰值波形。在辨識系統中採用支持向量機作為辨別不同種類心臟疾病的分類器。Item 利用Google互聯網分類新聞語料之新詞自動擷取技術支援詞庫式中文斷詞系統(2006) 邱兆揚; Chao-Yang Chiu中文斷詞技術一直都是熱門的研究，許許多多的斷詞方法被提出來，以辭庫為基礎的斷詞方法是最早被使用也是目前最普遍的一種斷詞技術，但此種中文斷詞技術若沒有搭配大量且多樣性的詞庫，其斷詞能力將沒辦法有效地展現出來。尤其是面對新時代的中文資料，現今的中文資料其內容出現許多傳統詞庫所沒有包含的新詞也就是所謂的未知詞，當傳統的詞庫式斷詞系統在處理這類中文資料時，往往因為無法判定中文資料中出現的新詞而造成錯誤，也降低了斷詞系統的正確率。因此一套有效率的中文新詞擷取系統將是必需的。本文提出一套自動產生詞庫的方法，利用Google提供的新聞服務與其特性，建立一新聞類專業詞庫，隨著時間變化每日即時更新此新聞類專業詞庫內容，詞庫中除了儲存所擷取出來的新詞，也記錄新詞的類別與出現的時間點等資訊，將可依賴這些資訊來增加詞庫的正確率，並提供研究者做更進一步的研究。由於新聞內容範圍廣大且多樣性，所以利用每日大量的新聞資料，即可得到各個領域相關的中文字詞，解決現有詞庫不易擴充的問題。也因為新聞資料的特性，中文社會最新出現的詞彙將能夠在最短的時間內被發現並加入詞庫裡。 實驗的結果證實了本文所提出的方法確實可行。從不同的新聞事件中，擷取出各個領域的字詞，透過中文語言專家的檢測,證明其中包含著傳統詞庫沒有涵蓋的新詞，並具備了可靠的正確率，也證明本方法確實擁有新詞自動擷取的能力。Item 數位相機上的多重曝光影像融合(2006) 徐健智; Chien-Chih Hsu融合多張不同曝光的畫面可呈現具高動態範圍的情境，本論文提出一個影像融合方法，藉由融合兩張連續但不同曝光的視訊畫面，提升畫面的動態範圍，使得在融合畫面中比在典型曝光畫面中更容易找尋移動物件與偵測人臉，提出的方法已實現在具強健硬體平台與軟體平台的消費型數位相機中，由實驗結果顯示影像融合的速度接近每秒四個畫面。 融合多張不同曝光倍率的影像對於在高動態範圍的情境下拍攝靜態影像是十分有用的，然而在實際相機應用面上，由於拍攝者造成相機輕微晃動或是情境中被拍攝者輕微移動皆會使得情境改變，此種情境改變必須進行補償。本論文提出一個完整的影像融合系統，藉由融合三張不同曝光的影像，以達到延展影像動態範圍的目標。不像大部分影像融合演算法均針對被處理過的影像進行融合，且嘗試去還原拍攝系統的轉換函數，我們提出的演算法直接針對還未經過任何影像處理的原始影像資料進行融合。此影像融合系統中亦包含整體性與局部性抖動補償演算法，能有效補償晃動的問題並且得到穩定的融合結果。Item 模糊式蜂巢選擇及適應性重整機制於階層式蜂巢系統通道分配之研究(2007) 彭令儀; Lin-Yi Peng由於訊務量劇烈的增加，使得行動通訊中的無線通道變得極為珍貴而需被謹慎的分配。通道配置上，除可利用通道分配技術來增加頻譜使用率，同時亦可利用階層式的架構，增加蜂巢的覆蓋面積，以提升通道使用率。因此，本論文將探討運用於階層式蜂巢網路上通道分配之改進方式。本研究設計的通道分配處理器為運用模糊演算法及適應性重整的機制，妥善分配資源以供行動台使用。其中處理器分三個部分：模糊路徑選擇器、模糊蜂巢選擇器，及通道分配評估器。設計架構主體，首先以模糊聚類方式依基地台可利用程度，決定所欲傳輸的路徑，藉此降低搜尋時間。接著以模糊演算法依行動台移動速度及蜂巢內有效資源決定所要分配的蜂巢層，以降低新呼叫阻塞率。為了避免移動速度慢的行動台佔用巨蜂巢內資源，以及快速行動台交遞率的增加，將採用適應性重整機制，重新選擇合適的蜂巢層，以降低交遞率。 經模擬得知，相較於使用門檻值控制機制，本研究所使用的方法平均改善13.48％阻塞率及56.48％的交遞率，故證明本研究所提方法，在解決通道分配問題上確實有明顯較佳之效能。Item Petri-net建構網路使用者行為預測模型之研究(2007) 葉辰杰; Chen-Chieh,Yeh近年來，隨著網際網路技術迅速的發展造成網路使用率的普及日益上升，對於網站是否能針對使用者提供適合的資訊以及縮短回應時間的技術越來越究。為了達到這個目的，必須追蹤並且分析使用者使用網路的行為模式，藉此改善網頁架構，提供更好的客制化服務。本研究應用Petri-net技術來預測使用者的瀏覽路徑行為，了解網頁的結構與內容是否真正符合使用者的需求，以改善網頁結構的設計或內容。本研究中，以教育部大學課程網網站為例，使用Petri-net掌握網路使用者的動作，藉此提供使用者的路徑資料庫，使系統能正確的判斷使用者瀏覽路徑，並且應用此技術建立的預測模組改善網頁位置，使系統能預先做處理，縮短回應時間。我們希望藉由分析網路使用者歷史的瀏覽行為紀錄，建立預測模型來預測其他使用者未來可能瀏覽的網頁，並預先存取準備提供給使用者。研究中發現以下結果： 1. 使用Petri-net技術真實掌握網路使用者的動態行為，藉此提供使用者的路徑資料庫。 2. 使用轉換控制矩陣方法來建構規則表和預測模型，藉此改善網頁的架構。 研究發現使用此技術建立的預測模組，能更準確的預測使用者未來的瀏覽路 徑，並且改善網頁位置架構，增進使用者瀏覽網頁效能。Item 數位相機之色調重現演算法設計(2007) 陳聯暘; Lien-Yang Chen色調重現是藉由調整或映射高動態範圍影像，保存原始所看到影像的亮度以及更好的對比度，以獲得真實影像的色調呈現。本論文提出一個影像色調調整的方法，並且整合到我們所開發的穩健的彩色影像處理流程中。藉由影像的巨集邊緣資訊，將巨集邊緣統計分佈圖等化重新分佈，等化分佈的過程中尋求每張圖的色調曲線特性。經由實驗證明，我們提出的色調重現演算法能適應各種場景及環境光源，改善影像的對比及色彩的鮮明度。 除了在PC模擬之外，我們也將演算法移植到嵌入式系統發展版上。針對系統板的特性及加速執行運算速度，改變變數的宣告型態成為整數以及利用查表法技巧。實驗結果證明提出的演算法能適應於一般的嵌入式系統中，並且執行消耗的功率低於個人電腦執行的消耗功率。Item 小腦模型控制器於超音波馬達定位控制(2007) 陳榮志; Rong-Jyh Chen本論文研製以小腦模型為理論基礎之控制器(Cerebellar Model Articulation Controller, CMAC)，於直線型超音波馬達(Linear Ultrasonic Motor, LUSM)定位控制，控制精度在10μm的要求，並使用8位元微控制器加以實現。LUSM是利用壓電陶瓷的逆壓電效應產生超音波震動，透過摩擦來轉換動能，極適合運用於需要精密定位的儀器或設備中，但LUSM本身具有時變與非線性的輸出特性，其輸出性能會隨運轉時間與工作溫度有所差異。 CMAC本身具有良好學習與模仿能力的特性，所以使用CMAC來控制LUSM，可以藉由簡單的學習法則，來達到學習LUSM數學模型，為了求得LUSM的數學模型，首先使用PIC18F452微控制器製作Rule-based控制器來找出LUSM的數學模型，再將此數學模型經由PC作離線學習後求得各記憶體的權值，最後使用PIC18F452微控制器來作為整個CMAC的核心，撰寫組合語言程式並輸入CMAC學習樣本， 並証明CMAC可以有效控制LUSM定位問題。Item 智慧型居家藥物管理系統之設計(2007) 吳明霖; Ming Lin-Wu在無所不在的無線通訊世界，近距離無線通訊技術日益受到重視。其中射頻電子標籤（RFID）能夠對人員與物品做長期追蹤與監控的功能尤其受到各方重視。然而,資料顯示，醫療不良事件的發生率約有3.7%，其中以藥物不良事件為所有非手術醫療疏失之首位，高達19.3%，且大部份來自於用藥疏失。為了減少藥物的使用失敗率與安全的使用,我們將著手三個部份第一為藥劑師的處方方面第二為藥廠製藥標籤方面第三為醫療人員監視病人使用藥物方面。 以醫藥產業而言，無線射頻 可被應用在兩大領域：一、追蹤資產：包括設備、資產等，以增加效能並減少人力成本。二、追蹤資料核實狀況：提高文件自動化、隨時監控產品。 本研究的系統是針對目前管制藥品的庫存及使用管理提出解決方案，希望能加強現行運作的醫療資訊系統。。主要成果有三個：一、建立一個便於使用的管制藥品使用流程；二、可以即時掌握管制藥品的庫存量及使管制藥品拿錯的機率達到最低；三、利用電子化作業來降低管制藥品取用人員拿取錯誤的機會。Item 模糊式加解密之研究(2007) 林連源; Lian-Yuan Lin現今有許多密碼系統，這些密碼系統廣泛的被使用在各個領域，如銀行的提款機、金融業的財金系統、電子交易貨幣中，各個密碼系統都有其特定的特色、優點與缺點，本論文提出的方法是將Fuzzy演算法移植至資訊安全的領域中，使用了Fuzzy集合概念、Fuzzy關係概念、Fuzzy矩陣概念發展了一套密碼系統，並與一些近代的密碼系統作些分析比較，由實驗分析的結果知道其複雜度明顯的增加，相對地也較具安全性，並且密碼系統也有不錯的效能。Item 以路徑選擇演算法延長無線感測器網路壽命之研究(2007) 鄭人華; Jen-Hua Cheng無線感測器網路是近年來相當熱門的研究議題，其應用範圍很廣泛，但是電源的供應一直是無線感測器網路本身的限制。為了延長感測器網路的運作時間，許多研究著手於無線感測器網路中的省電機制。本論文是著重於路徑的選擇，以擇路延長網路壽命為目的。利用權重計算擇路演算法尋找適合的路徑傳送資料，與最小能量傳送方法( Minimum Transmission Energy、MTE)比較，約能延長整體感測器網路的33%運作時間，且對於整體網路的傳送效率影響不大。Item FPGA設計32-bits及128-bits AES演算法使用Block RAM(2007) 林茂元; Lin Mao Yuan高級加密標準Advanced Encryption Standard (AES)演算法為一種對稱式加密系統的新標準，於西元2001年10月由美國國家標準與技術學會NIST(National Institute of Standards and Technology)選定Rijndael區塊加密演算法定名之，目的以用來取代資料加密標準DES (Data Encryption Standard)演算法。 本篇論文中，利用HDL (Hardware Description Language)語言，針對FPGA架構及特性，實現32-bit AES演算法電路，並將其中SubByte、MixColumn，ShiftRow及KeyExpansion進行Memory Base設計，簡少FPGA上的Slices使用，因此大幅提昇電路執行的整體運作時脈。並且利用4個32-bits AES電路為基礎，並列實現128-bits的AES電路。透過此研究可以提供在FPGA上小面積、Memory Base及較高頻率與Throughput之AES電路。Item 解模糊關係方程式之改良演算法及非線性最佳化問題應用(2007) 葉松林; Yeh Sung-Lin模糊關係方程式是模糊理論之中的一門學問。當我們去探討模糊關係方程式的逆運算時，變成是一種逆向思考的數學描述。專家思維中將各種因素評估結果與權重分配相結合，就如同模糊關係方程式的逆運算。經由解模糊關係方程式，藉由已知的各種因素評估與整體分析結果，推論出專家思維中的權重分配。 本研究前期以廣泛涉略，通識性基礎的建立，然後開始在有限的領域裡面，做深入的思維與討論。除了對模糊關係方程式詳加說明外，文獻整理與歸納也是本研究重點之一，做到截長補短、去蕪存菁，且容易理解。本研究的貢獻之一是將各種解模糊關係方程式的方法做成表格以便進行比較。 最後本研究提出改良之解模糊關係方程式方法，實驗中證明比文獻方法有更好的解。本改良方法，不僅可有效率的分析，並且實際用演算法於電腦程式上實現。結合模糊關係方程式限制用以解非線性最佳化問題的遺傳演算法亦成功印證本研究方法之可行性，並進行分析與討論。Item 使用在彩色影像上的三邊雜訊濾波器之硬體架構設計(2007) 戴宏碩; Hung-Shou Tai在影像處理當中，清楚呈現邊緣，同時也去除不必要的雜訊是最基本的工作。當我們使用數位相機截取影像時，很常見的是彩色影像當中摻雜了各式各樣的雜訊，尤其是在低亮度的環境下使用高增益(ISO)值取得的影像。因此，雜訊濾波器在數位相機中是不可或缺的模組。而雜訊濾除的最大問題是會降低影像的銳利度，換句話說，光學鏡頭瑕疵對於影像的影響就有如低通濾波器一般，它會導致影像的模糊情形，習慣上，這樣的情形會應用邊緣增強演算法來改進影像的銳利度，但做邊緣增強的影像處理也常常會同時將雜訊的訊號也同時增強；所以，在做邊緣增強前，對於雜訊有效的濾除是非常重要的。在本論文中，我們將比較一個三邊濾波器與目前較常見濾波器的效能。論文中對三邊濾波器與常見濾波器做軟體模擬比較，也將此三邊濾波器的硬體以HDL語言實現，以便在影像處理晶片中使用。Item IEEE 802.11e HCCA 中改善傳輸效能之動態排程演算法(2008) 張哲瑜; Chang che-yu在IEEE802.11e的修正草案中，提出了根據平均的封包大小和資料產生率來計算TD (TXOP Duration)及SI (Service Interval)的演算法，但卻無法適用於VBR (variable bit rate)資料流。因此，在相關研究裡提出一個TXOP timer的機制，利用可變的輪詢週期以及可變的TD來適應VBR的資料型態。此外在TXOP timer 的基礎上，更有研究提出了利用佇列的資料量資訊QS (Queue Size)來分配準確的TXOP。雖然在TXOP配置方面可因此接近於完美，但在資料流量控管方面仍然有很大的改善空間。這是因為TXOP timer的增長速率為一平均值，因此在服務VBR封包時會導致若干封包無法在延遲範圍內接受服務。本論文將提出一個有效的排程演算法來改善TXOP timer機制，而作法主要是將QSTA (QoS Station)的服務分成輪詢及傳送兩部分。在輪詢部分將使用VBR最短的服務區間以準確的掌握VBR的封包產生時間；在傳送部分針對TXOP timer的傳輸限制提出無timer傳輸條件以及根據QS調整之變動timer傳輸條件來改善傳輸效能。經由模擬發現本論文作法可以有效的改善封包的延遲及遺失，並且能達到較高的吞吐量。Item 高動態範圍下的影像融合與色調重現(2008) 黃瑋琦; Wei-Chi Huang色調重現目的是去調整或映射高動態範圍影像，調整影像圖素的亮度以及更好的對比度。本論文提出一個完善的彩色影像系統對於在極高動態範圍下場景的影像拍攝。用五張不同曝光的原始影像作融合來拓展動態範圍的概念，搭配色調重現和局部對比增強演算法以重現原始影像的對比和細節。 系統首先融合多張不同曝光的原始影像以獲得更多的動態範圍資訊，融合後原始影像的有效動態範圍可以擴展到256倍，接著對影像在不同亮度下重複抽取邊緣以擷取影像的細節，我們所提出的色調重現演算法將所擷取到的最佳邊緣統計圖作等化以分配到更均勻分佈的區域。最後區域對比增強使影像的細部更明顯。經由實驗結果，我們提出的高動態範圍影像系統能夠在色調重現及色彩鮮明度上得到好的結果。Item DNA演化模糊系統應用於移動機器人控制(2008) 鐘宏見; Hong-Jain Zhon遺傳演算法是以隨機多點同時搜尋的方式，而非傳統單點依序搜尋方式，因此可以避免侷限在某一區域的最佳解上，而得到整體區域的最佳解。然而，傳統遺傳演算法在演化模糊邏輯系統內部的架構與參數當中，其性能及族群大小有著密切關係等限制。為了改善此限制，於是以DNA-Based演化演算法來取代傳統的遺傳演算法，在實現上與傳統遺傳演算法一樣需要精確的模擬器與大量演化時間。 本論文提出以整合DNA-Based演化模糊邏輯系統及Q-Learning之適應性學習方法，以使移動機器人能適應實際複雜的環境。藉由Q-Learning來輔助DNA-Based演化模糊邏輯系統的方式，利用Q-Learning在實際環境互動當中產生最佳行為，且不需要建構環境動態模型，以避免因精確模擬器不易建立而造成模擬器和實際環境的誤差。由模擬結果證實，Q-Learning提供DNA-Based演化的過程當中適應函數所產生的方式，在不需要任何環境的座標資訊，有效提昇與實際環際互動當中的精確度。 最後，將本論文在模擬器上所演化完成的參數應用於sputnik移動機器人，以驗證實際環境互動的可行性與效能。Item 結合地板壓力與紅外線影像之跌倒偵測系統(2008) 陳佳鈺由於科技發展與醫療技術的精進，大家對病人照護品質也日益重視。據相關研究顯示跌倒住院約占意外事件的60%，且跌倒將導致老人健康惡化、產生併發症，除了增加家庭負擔也嚴重耗用社會醫療成本，因此跌倒意外的防範與即時偵測是提升現代生活品質的重要課題之一。本文提出一套可應用於醫療照護機構或居家的跌倒偵測系統，旨在即時偵測出跌倒行為並通報醫護人員，避免延誤就醫，減輕醫護人員及醫療成本的負擔。 本論文不同於一般的看護系統在於，使用紅外線攝影機來擷取看護環境的影像輸入，其優點在於黑暗中也可正常運作；另外本系統結合了地板壓力感測的輔助，藉此減少不必要的警報。 實驗結果驗證，在正常環境下使用簡單的偵測演算法搭配地板感測效果可提高系統偵測的正確率與可靠度。實驗結果也證實本論文所提出之跌倒偵測法，在室內環境中且允許各種路徑以及跌倒方向下，有不錯的成效。Item 用於年長者居家跌倒偵測系統設計(2008) 洪楷翔; Kai-Hsiang Hung對於獨居老人來說跌倒是一項嚴重的傷害，本研究的目的即在使用可穿戴式的加速度感測器及固定式的壓力感測器偵測老年人於行動時發生跌倒情況來進行研究。本研究結合地板壓力感測、加速度感測以及小波轉換可精確的偵測老年人跌倒。 小波轉換為近年來相當熱門的研究題目之一，小波定理提供了統一的架構給許多不同的訊號處理應用領域。目前小波轉換已廣泛地應用在通信系統，信號處理，影像和音訊處理等不同的研究領域。 本研究參考訊號相關之論文，並提出的以小波轉換搭配積函數的演算法為基礎作跌倒判斷，積函數是由信號經由小波轉換後產生的一低頻訊號和高頻訊號取絕對值相乘所得，此積函數能將一般運動的訊號衰減並突顯跌倒瞬間之能量，再加上新的訊號分割點判斷演算法並結合專家系統綜合推理，與傳統方法相較之下，本論文所提的判斷分割點的演算法可提昇判斷跌倒的準確度。Item 應用於數位相機之以小波轉換為主的插補分類器設計(2008) 林宜賢; Lin, Yi-Shien本論文研究中，我們提出一個適用於數位相機色彩插補之小波分類器。其目的是為了解決現行插補演算法中最常使用的插補分類器中頻率響應不一的問題。由於傳統分類器是採用不同階數的微分項所組成，我們的研究中發現在某些頻率下，其頻率響應的強度甚至達到兩倍的差異。這隱含著不同頻率中分類器的組成項是具有不同的權重值，因此，造成方向上的誤判產生錯色的問題。為了解決前述問題，我們提出以小波轉換為基礎的插補分類器來取代傳統的分類器，我們透過小波轉換後得到的高低頻係數矩陣當作其方向判斷的依據。因為在我們的小波分類器中所使用的組成項，均出於小波轉換後的同一個子頻帶。因此，我們解決了頻率響應不同的問題。經由實驗測試，我們所提出的小波分類器的確得到較佳的方向判斷準確性，比傳統分類器平均增加5863點的正確方向判斷點數。應用小波分類器到三個不同的演算法上，PSNR值分別提高了0.50dB、0.19dB與0.20dB，也明顯地大幅改善重建影像視覺上的效果。Item 應用區域對比增強於不均勻光源下之人臉辨識(2008) 徐民儕; Ming-Chai Hsu近幾年來，由於安全上的需求，所以利用人臉來進行身份辨識的應用越來越廣泛，在許多從事人臉辨識的研究的文獻中，常利用人臉影像擷取出來的特徵，來分辨出不同的人。然而在實際的應用上，常常會因為環境中光源的不均勻照射，使得同一張人臉會有很大的不同，因而導致人臉的辨識率大幅下降，為了提昇辨識效能，我們提出一個區域對比增強的方法，可以有效的解決人臉辨識在不同光源下的改變。 本篇論文提出的人臉辨識的演算法，則是在辨識前對影像做離散餘弦轉換，取出人臉影像的低頻部份，有效降低影像的維度，因此在辨識的時間上也會相對的減少，最後交給支持向量機（SVM），來決定辨識的結果。本論文測試的人臉資料庫為Yale_B，經使用支持向量機的辨識率可達99.13%，在已發表的論文中是辨識較好的方法之一。