資訊工程學系

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本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年，首先招收大學部學生，民國九十年成立資訊工程研究所碩士班，而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」；並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人，碩士班六十餘人，博士班約五人，截至民國一百零四年十一月止，總計現有大學部一百九十多人，碩士班一百二十多人，博士班二十三人，合計學生人數約為三百三十多位。

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系所網址：http://w1.csie.ntnu.edu.tw/

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Subject: search.filters.subject.Spike Sorting

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    透過區域網路建立跨平台整合之離線棘波分類系統
    (2014) 李光耀
    近年來有關大腦活動情形的研究越來越熱門，目前也提出了許多有關腦波訊號處理的相關研究。本論文於不同平台上實現了一套跨平台的棘波分類系統，因此在這透過區域網路建立一個跨平台的棘波分類系統，將不同平台所讀取的棘波序列傳送至現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array , FPGA) 開發板中進行運算，以節省棘波分類軟體所運行的時間。在這使用MATLAB讀取大量的棘波序列(Spike Train)，再透過區域網路將棘波訊號傳送到晶片網路(Network-On-a-Chip , NoC)平台所開發的棘波分類系統中。 本論文所提出之架構與現有軟體做比較，從實驗數據結果可以得知其效能遠優於一般軟體的棘波分類系統，使得本系統架構在棘波分類應用上更具有優勢，因此，可以說本論文所設計的跨平台棘波分類系統是一項有實際需求且有效率的電路架構設計。 關鍵字： FPGA、棘波分類、棘波序列、區域網路、NoC
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    在NoC上實現OSort演算法之硬體架構設計
    (2014) 徐雅姿
    本論文針對棘波分類法則實現一套硬體架構，以提供大量資料快速運算。棘波排序是研究生物大腦及發展腦機介面(BMI, Brain Machine Interface)的基礎，棘波排序主要分為三個步驟：棘波偵測、特徵擷取以及分群，棘波分類則包含特徵擷取與分群部分，本論文採用OSort演算法將棘波偵測所採集到的數位訊號進行分類。 　　OSort演算法是一個模板比對（Template Matching）的非監督式分群法則，與其他棘波分類演算法相比，如PCA和K-means、小波轉換和SPC、GHA和FCM等等，不需做複雜的降低資料維度（Dimensionality Reduction）運算，更適用於即時分類；不用以分類指標（Cluster Validity Index）來計算最佳群集數，即可自動決定群集個數；不若於其他演算法需要一段時間的離線訓練（Offline Training），可立刻獲得棘波分類結果。 　　本論文保留OSort演算法核心的概念，簡化較消耗硬體資源的設計，並適用於多數的採樣數據做高速運算，透過Altera公司的系統開發工具使用NoC（Network on Chip）架構，實現並驗證於現場可程式化邏輯閘（FPGA, Field Programmable Gate Array）上，實驗結果證明，本論文所提出的棘波分類硬體架構具有一定精確度及高速運算的優點。 關鍵字： 可程式化系統晶片、棘波分類、OSort、FPGA、NoC