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應用混合編碼技術處理多頻道之生醫訊號壓縮

生醫訊號的發展非常快速,從基本的心跳訊號到越來越複雜的人體神經訊號的量測,只靠傳統的普通訊號處理已經無法完成更進一步的分析,對於科學的演進與發展有重大的困難.而數位訊號處理恰好能夠提供快速而且完整的分析結果,其中視訊的訊號與多頻道的生醫神經訊號有非常多的雷同之處,所以應用視訊技術壓縮概念在生醫訊號是一個創新的技術. 生醫訊號可以分成自發性的(spontaneous)與誘發性的(evoked)兩種情況.前者的SNR較好,每一個訊號可以獨立簡單處理,後者的SNR比較差,而且在短時間之內訊號大量的重疊出現,造成後續的分析十分困難.但是兩者都有根本上的壓縮需求.前者雖然可以簡單的利用分析的技巧將其分離,但是目前的所有的SPIKE SORTING的演算法都無法提供非常好的正確率,因此仍有很多的應用需要靠人工的方式來作訊號的處理.因此需要完整的訊號記錄來達成此目的.後者需要壓縮的理由更是顯而易見,因為太過於複雜的處理模式是沒有辦法在前端作處理,必須要把訊號真實的完整記錄之後,才能在後端作訊號的分析.因此這壓縮對於生醫訊號而言是有其非常重要的必要性的. 本論文利用視訊訊號與生醫訊號的相關性,在關鍵的basis transform的選擇上用多種方式作了實驗(Discrete Cosine Transform ,Discrete Sine Transform, Hadamard transform, 5-3 Discrete Wavelet Transform) 在其中作了完整的分析後選擇出最好的transform來作壓縮.另外在生醫訊號如何排成視訊訊號上的空間-時間軸的選擇上也用了理論以及物理意義來說明後作了最佳的選擇.成功的使用的視訊壓縮技術中最關鍵的motion vectors (MVs)找出生醫訊號中的重複可壓縮的多餘部. 接下來更利用的混合式的編碼壓縮,在各種領域上(時間,頻率等等)找到更多的訊號的重複性質,進而使用更多樣化的編排方式來壓縮到更好的效果.對於訊號的特色分析也找到其與一般的視訊訊號不同處並加以最優化.種種的分析可以使得訊號壓縮的成果在CR=16之下,達到27.8db的好效果,並且比之前的成果提高4db之多.

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相互干擾下之藍牙與無線區域網路共同偵測器之設計

以現今通訊發展，無線區域網路與藍牙系統為目前兩大最常使用的無線通訊網路標準。由於兩系統之應用跟需求不同，皆具不可取代性，所以都被廣泛使用於各種電子產品中。 然而無線區域網路IEEE 802.11g與藍牙兩者操縱頻寬都是位於2.4 GHz的ISM頻帶，當兩系統在同一時間使用相同頻帶負載訊號時，必然會發生互相干擾的問題，造成傳輸錯誤，此為兩系統ISM頻帶的共存問題。本論文根據共同偵測器之概念，提出了一個可適用大部分情形下無線區域網路Wi-Fi與藍牙訊號重疊時共同偵測之架構，降低彼此干擾影響，進而提供更好的無線傳輸品質與服務。架構中包括共同偵測器演算法、以及在兩者相互干擾下，如何測得其各種通道資訊。例如藍牙信號強度、相位角偏移量、無線區域網路符元時序偵測、通道估測等。最後本研究針對無線區域網路跟藍牙相互干擾下的實際共存系統中，經通道估測的模擬環境做共同偵測器之效能驗證。

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運用液態沉積法製作具有二氧化鈦奈米柱陣列及染料吸光層之反向異質結太陽能電池

本論文研究有機太陽能電池，以P3HT混合PCBM的塊材異質接面結構為主體，依序製做傳統結構、反置結構、反置結構加入染料與反置結構加入有序奈米柱陣列，並討論各不同結構中製作參數對元件效率的影響。在傳統結構電池的製作中，利用拉長時間的前退火解決了溶劑殘留於有機層中而在後續製程中引發結構破壞的問題，將電池效率由0.2%提高到超過2%；在反置結構電池的製作中，利用短暫的後退火改善了電子束蒸鍍銀電極與有機層間的接觸問題，將電池效率由0.03%提升到超過2%；在製作反置結構加入染料的電池中，平均效率由未加入染料的1.86%提升到2.1%；在反置結構加入有序奈米柱陣列的部分中，使用水熱法成長ZnO奈米柱並運用液態沉積法將其轉換為TiO2奈米柱，成功得到ZnO奈米柱與TiO2奈米柱兩種結構，但具有奈米柱結構的電池中存在層與層間接觸的問題，最終只能得到不到0.4%的效率，需待後續的製程改良。以上製作過程皆保持有機太陽電池可大面積製作、低成本、製程簡易的優點。

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應用於準諧振返馳式轉換器之諧振波谷電壓偵測與切換電路

在隔離型電源轉換器中，返馳式轉換器由於具有電路架構簡單、低成本和較少的元件數目之特性，因此廣泛地使用在低功率電子產品上。為了降低返馳式轉換器技術中所面臨的開關切換損耗，柔性切換技術因應而生；準諧振波谷切換即為可實現開關柔性切換的技術之一，它和傳統的硬性切換返馳式轉換器相比擁有許多優點，但仍保有返馳式轉換器的特性。 本論文提出利用擾動觀察法與微分器架構兩種不同方式，皆能實現波谷切換，並且不受電路延遲問題影響，達成開關電晶體於汲極電壓最低點時導通，藉此減少切換損失，以提高系統效率與降低電磁干擾(EMI)。最後，本論文提供兩種架構之實際晶片實驗結果，並比較兩者之差異與優缺。

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藉由消除危障改善即時性掃描測試品質之方法

隨著積體電路製程不斷演進，電路時脈的可容忍度變小與不可忽略的製程偏移都使得在速測試（at-speed testing）成為必要的量產測試項目之一。然而，測試時偏高的信號切換率卻成為高品質在速測試的一大挑戰。 在這篇論文，我們提出一個提高在速測試品質的危障消除（hazard elimination）技術。危障影響測試品質的機制如下。首先，危障造成額外的電流消耗、導致不正常的電源網路壓降（power network IR-drop）。這會增加電路的延遲，最後的結果則是良率損失。其次，如果與信號切換的時間重合，危障會造成信號切換提早或延緩到達正反器；其影響的程度遠大於前者所造成者。我們提出的危障消除技術消除對目標路徑延遲影響最大的危障。以s38417電路驗證模擬的結果顯示我們的技術平均可以消除50到80%的危障。

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晶片網路中路由器之內嵌自我測試及容錯設計

對晶片系統 (System-on-Chips)而言，晶片網路 (NoCs) 是一種相當被看好聯接架構。與傳統的匯流排 (bus) 相比，晶片網路有更好的擴充性（scalability）。然而，晶片網路也對量產測試帶來新的挑戰，其中之一為更加受限的測試點。 在本論文中，我們針對晶片網路中的路由器（router）提出內建自我測試（built-in self-test）與容錯（fault tolerance）技術，其目的在縮短測試時間並提高良率。所提出的內建自我測試其考慮的目標包括先進先出緩衝器（FIFO）與緩衝器之間的組合電路（combinational circuit）這些電路佔據路由器大部份的面積。由於採用高度平行化的測試程序，所需的測試時間非常短。完成自我測試後，診斷模組分析測試結果以決定錯誤的位置。如果錯誤發生在緩衝器，容錯機制將被啓動以避過出問題的暫存器；如果錯誤發生在路由器的輸出或輸入管道，則可以採用可適性的路由器演算法避開這些出問題的部份。 我們以[5]提出的架構為基礎實現了所提出的自我測試與容錯機制。模擬結果顯示可以達到很高的定值錯誤（stuck-at fault）與轉換錯誤（transition fault）涵蓋率，在錯誤診斷也能提供足夠的解析度。

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以臨界偵測電路為基礎之高速全差動類比數位轉換器

2007年發表了一篇以臨界偵測電路為基礎之管線式類比數位轉換器，取代了在傳統方法中所需要使用到的運算放大器。此架構的基本概念為利用一個偵測虛短路的比較器以及定電流源，取代利用負回授迫使虛短路的運算放大器。這個架構最原始的雛形是單端式的管線式類比數位轉換器、並達到了每秒兩億次的取樣速度。而為了抵抗電壓供應源以及基板的雜訊，以臨界偵測電路為基礎架構之全差動管線式類比數位轉換器於2009年發表，達到了每秒五千萬次的取樣速度，然而取樣速度卻被臨界偵測電路的本質延遲時間所限制住。本論文提出了「比較器延遲消除」技術用以打破取樣速率的限制。此外，本論文也提出了「增益誤差修正」的技術來解決「比較器延遲消除」技術所衍伸出一的增益誤差問題。結合上述所提到的兩項技術，本論文在九零奈米的製程下實現了一個八位元、每秒三億六千萬次取樣、全差動管線式類比數位轉換器，此轉換器達到了38.98dB的SNDR以及47.19的無雜訊動態範圍(SFDR)，其功率消耗在1伏特的供應電壓下為28毫瓦特。本論文使得以臨界偵測電路為基礎架構之全差動類比數位轉換器的取樣速度可以達到理論上的最大值，實現了以臨界偵測電路為基礎之高速全差動類比數位轉換器。

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人眼感知可調節品質之H.264視訊編碼器系統設計

隨著視訊壓縮標準的發展從MPEG1、MPEG2、H.263到H.264，視訊壓縮的效率不斷地進步。目前的視訊壓縮標準H.264/AVC可提供數十到數百壓縮比率，並且跟前一代相比壓縮效率提高了一大步。儘管如此，最後接收並觀看這些解壓縮回來的影片資訊還是我們人。視訊壓縮標準只用了像是差值絕對值和(sum of absolute difference, SAD)或是差值平方和(sum of squared difference, SSD)來當成壓縮視訊影像的品質指標，但這些品質指標卻無法和我們的人眼感知(human perception)有很好的關聯性。因此視訊壓縮的位元分配也就沒有對人眼感知做最佳化的處理。使用適當的位元分配，例如在畫面中重要的區域或是失真較多的區域分配到更多的位元率，可以讓整體的視覺品質提升。 在本篇論文中，我們發展了一套人眼感知可調節品質之H.264視訊編碼器系統。分析重建區塊(macroblock, MB)以及從模式選擇來的最佳預測區塊的關係，我們提出了預測式的量化參數(quantization parameter, QP)評估方法用來調節視訊品質根據一個事先定義好的感知品質。我們也提出了一自動的品質調整機制來達到更好的位元預算的使用。除此之外，有了顯著物件偵測(salient object detection)的幫助，我們可以進一步地提升人眼會注意的區域的視覺品質。 我們提出的演算法藉由改變每個區塊的量化參數來達到視訊編碼系統中更好的位元分配。與H.264視訊編碼系統的參考軟體(Reference Software) JM14.0相比較，我們可以達到比較好且穩定的視訊品質。 針對硬體實作，我們提出了顯著物件偵測引擎(salient object detection engine)可應用於多種用途。我們的顯著物件偵測引擎除了可以應用在視訊壓縮以外，也能應用在物件辨識、物件切割等等的應用上。我們的設計使用了TSMC90nm的技術製程，處理能力的視訊解析度為HDTV1080p(1920×1080)。

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考量製程變異、老化效應與撓曲效應之軟性薄膜電晶體電路的直流分析

薄膜電晶體有越來越多的應用在大面積、軟性電子電路以及可印刷式電子電路上。軟性薄膜電晶體技術相較於傳統的矽技術有許多的優點，例如較低的成本以及較短的製作時間。目前軟性薄膜電晶體最大的問題在於當電晶體受到撓曲時會造成漂移率的改變以及當電晶體在工作時臨界電壓改變非常的迅速。綜合以上兩點會導致晶片的良率大幅度下降。這篇論文提出一個軟性薄膜電晶體的分析軟體(FlexiAnalyzer)，這個分析軟體提供四種分析: 良率分析、老化分析、效能分析、弱點分析。這個分析軟體考量三種重要的效應: (1)製成過程導致臨界電壓的改變、(2)老化效應導致臨界電壓的改變、(3)撓曲效應導致漂移率的改變。模擬在8um非晶矽薄膜電晶體製成下六種不同的有機發光二極體的驅動電路，實驗結果顯示良率在不同的電路上有明顯的差別。這個分析軟體提供使用者去估計軟性薄膜電晶體電路的效能與良率。

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基於共享記憶體多核心系統上具確定性之平行化自動測試圖樣產生技術

本論文提出一個基於共享記憶體多核心處理器系統下，使用錯誤分配概念之平行化測試圖樣產生器，不同於之前所提出的方法 [6, 7, 8]，我們消除了平行執行時所產生圖樣數量膨脹的問題，我們所提出的平行化測試圖樣產生器，能夠產生具確定性且無任何圖樣數量膨脹的結果，此外我們產生出的結果不因使用的核心個數而改變，使得平行化測試圖樣產生器更容易驗證其正確性，在我們的測試實驗中，大部分的電路 (s35932, s38417, s38584, b15s, b17s, D1, D2) 都可以使用我們的方法得到良好的加速 (3.5x ~ 9.6x 在使用8 cores的環境下)。