淡江大學電機工程學系碩士班學位論文
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本論文提出一種使用T-S模糊小腦模型控制器實現PEM燃料電池最大功率追蹤控制。T-S模糊小腦模型(T-S CMAC)的設計來自於PDC控制增益和權重值組合成一個個別的單一向量擴充與T-S模糊理論和CMAC理論相似。此控制器有以下優點： 一、使用LMI求解出控制增益，故可以提升CMAC初始權重的準確性。 二、 LMI引用自適應能力的CMAC設計，允許有時變參數在系統中。 三、可以快速並且反覆的學習修正控制量。 由結果可得知T-S模糊小腦模型(T-S CMAC)可以有效的達成最大功率追蹤之目的，提升燃料電池之效能，減少能源的損耗。
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近年來，技術性輔助運用在功能性復健器材受到非常大的關注，許多類型的復健器材之設計被相繼的提出，並運用各種控制器加以實現。在本篇論文中，我們使用一個名為T-S小腦模糊控制器的方法，用來對於我們的下肢復健系統進行追蹤控制。而我們提出的控制架構有兩個部分，第一個部份是追蹤產生器，第二個部分T-S小腦模糊控制器。在模擬的結果中，我們的系統表現出良好的追蹤性能。
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本論文提出使用T-S模糊小腦模型控制DC-DC升壓轉換器的輸出電壓調節。模糊和非線性系統控制理論，是我們實現DC-DC升壓轉換器的基礎。T-S CMAC設計的靈感來自於PDC設計控制增益和權重值成一個單一的向量擴充與T-S模糊和CMAC相似。這種方法的優點有三個方面, 1) CMAC的初始權重提高了準確性 - 我們CMAC的權重使用從PDC設計的LMI解出的控制增益。2)基於LMI設計引入了自適應能力CMAC的設計允許時變參數在系統中。3) 放寬對系統不確定性的假設, 我們放棄去假設一個系統不確定性嚴格上限為已知。
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在玩樂中學習是兒童教育中重要的議題。邊玩樂邊學習有利於開發右腦潛意識學習，進而促進全腦學習，提高學習成效。大多數的父母不單希望孩子可以玩的開心，也期望孩子能在玩樂中培養與學習各項能力。所以本論文提出一學習互動系統，讓兒童可以從玩積木中學習到幾何架構與空間概念。 積木的型態很多，形狀、顏色多樣，玩法不一致。就生理來說，兒童運用手與手指來組裝積木，可以提高手眼協調的能力。在社交角度來看，兒童可以透過合作組裝積木，來結交朋友，促進社交能力。透過積木，兒童可以學習對物體的大小、形狀、位置的描述，提昇智能。而藉由組裝或堆疊積木拼出所要的形狀，引起兒童發揮想像力，訓練創造能力。 本論文設計了一個互動系統，兒童依電腦指示，組裝出指定形狀的物體，經由辨識系統來確認其形狀是否正確。首先電腦會顯示物體的圖片，兒童組裝完成後，透過Kinect 擷取積木的深度特徵，經由物體辨識演算法，來確認所組裝的積木是否和題目一樣。物體辨識演算法是本系統的關鍵，透過Kinect的深度攝影機，擷取物體部分表面的資訊，不同於一般攝影機，光線對於Kinect的深度攝影機影響較小，經過電腦前處理，正規化，轉換成可用的特徵，接著使用KNN演算法來完成物體辨識。最後，系統會以辨識的結果來確認是否與題目指示的物體相同。 目前已完成系統原形，未來也會新增其他模式，使本系統更多元，不只在形狀上，加入Kinect的彩色攝影機的資訊擷取，使顏色也可以加入辨識系統中，讓兒童不只學習幾何架構與空間概念，還可以學習到色彩的認知。
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本論文設計了一種應用於二軸馬達控制平台與輪型機器人移動平台的立體視覺里程計，可達到三軸旋轉與三軸位移的姿態估測效果。首先，本論文提出了一個估測立體視覺攝影機的內部參數方法，其可加強姿態估測資訊的準確性。此攝影機的內部參數是由立體視覺攝影機實際觀測到的資訊來估測，透過實際資訊得到的內部參數來做更佳符合攝影機的姿態估測。接著，透過估測到的攝影機內部參數，結合重新映射方法來設計一個有效的最佳姿態估測演算法，其使用立體視覺攝影機所觀測到的資訊來做連續影像間的累積姿態。本論文所提出的方法已經驗證在二軸馬達平台與輪型機器人姿態估測上，也驗證確實較一個現有演算法為佳。
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隨著科技的進步，人們對於行動網路影像的需求也越來越高，如何能在行動終端上利用有限的硬體及網路資源來達到流暢的影像監控是許多研究人員的議題。本論文探討如何即時並準確的建立自由視角監視系統，並以行動終端展示的方式將實驗成果呈現。 此外，本論文在即時成像系統中進行兩大部分的改善：第一部分為特徵點擷取於即時系統中進行穩定，於特徵點中加入強度值的概念，將出現頻率高的特徵點保存，剔除出現頻率低的特徵點，降低自然界雜訊引起特徵點晃動以及閃爍的程度，提高系統的穩定性；第二部分為特徵點匹配的演算法進行改良，計算特徵點的相對位置，並使用此資訊加入固有的特徵點匹配演算法，提高特徵點匹配的準確度。 本論文最後將上述兩改良演算法與二維自由視角立體影像監視系統結合，並將系統細分成三大區塊，分別處理特徵點擷取、匹配運算、影像合成及壓縮傳輸三大部分。分割後的系統達到分散式運算的效果，大幅降低了運算時間，實作出自由視角即時監視系統。
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本論文提出了Green MapReduce System(GMS)的系統架構，主要是在解決Load Balance負載平衡以及Power Saving節能的部分。下列提出三點改進方法：一、提出Green Master架構。二、為群組內的伺服器加上Benchmark Score評分值。三、提出演算法關於如何區別高分數的伺服器以及低分數的伺服器，以及如何最有效率的運用運算資源而不造成浪費。 本論文是基於Hadoop的MapReduce系統做出改進，Hadoop是一套由Google MapReduce系統演化出來的的開放性軟體，可以讓使用者利用安裝此軟體而互相建立連線，獲得大量運算資源，之後再透過撰寫Map Function以及Reduce Function決定運算的目的以及執行方法。但是通常為了獲得群組內最大的運算資源，往往會使群組內的所有伺服器始終處於開機狀態或是保持在高速運轉的狀態，這在無形中會造成不必要的浪費。例如：電腦性能的好壞不一，運算速度自然不同，若是分配相同的工作量給所有的運算伺服器勢必會造成某些伺服器的工作提早結束，但是還要等待其他運算速度較差的伺服器完成工作，這段時間就會空轉造成資源上的浪費；又例如：群組伺服器性能相近，但是隨著時間的推移，速度較慢的伺服器的工作會慢慢累積，又會造成上述例子的情況再一次發生。
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內政部統計數據平均每年會有1000名幼兒患有自閉症，而自閉症是屬一種神經失調導致的發育障礙，其主要徵狀為：社交障礙、語言溝通障礙、行為固著障礙，因此在教育自閉兒上，家長必須付出精神去照顧或者耗費精神去製作教材，儘管市面上有販售教材，但這些教材不乏有許多的缺點，所以並非都能適應於每位自閉兒。 綜觀上述先備知識，本論文為泛自閉兒發展一套圖形化溝通訓練系統，以此教育自閉兒，並且探討對自閉兒學習上是否有所幫助，再對系統評估適用的年齡層與個別差異，最後討論使用此系統能否降低家長生活上的負擔。 本系統包括「iAutism空間溝通板」、「iAutism’s行事曆」兩個部分，分別以「學習生活技能」及「預期心理」去做設計，有效使用真實圖片來貼近日常生活及使用影片去加強自閉兒難以聚集的專注力。為了使系統更加完善，也與黃雅芬兒童心智診所進行實測，結果顯示在「iAutism空間溝通板」中能夠提升自閉兒的空間概念且提升生活技能學習效果，且在「iAutism’s行事曆」的部分，經過一段時間學習後，能夠有效滿足自閉兒「預期心理」。 系統也設置「雲端伺服器」讓自閉兒的家長可以將自己製作的溝通圖卡，上傳至伺服器分享給其他有需要的家長。而此軟體的使用者也無須具備一定程度的電腦知識，只需要在我們的軟體中，簡單的點選下載功能即可獲得其他家長所分享的溝通圖卡。
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本論文主要由射線彈跳法去模擬研究四種不同屋頂和兩種不同環境材質，求得超寬頻多輸入多輸出系統的頻率響應，並計算和比較超寬頻通訊的通道容量，其中多輸出多輸入系統其通道容量與天線數量呈現線性成長，帶來高傳輸率以及高傳輸品質，藉此能提升系統傳輸率。 本論文研究使用的四種不同屋頂分別為：1.平面屋頂 2.三角形屋頂 3.栱形屋頂 4.金字塔形屋頂。兩種不同環境材質分別為：1.混凝土2.鐵皮屋。其次，使用2x2MIMO天線，以及4x4 MIMO天線對於此系統通道容量的影響，並發現到不論在何種環境之中，天線數量與通道容量呈現性關係，這些模擬的情形，在金字塔型屋頂有較高的通道容量且性能明顯的好於其他屋頂形狀。
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本論文中參考真實存在的室內環境做為模擬對象，並在環境中增加放大後轉發(Amplify-and-Forward)的中繼器，使用選擇式(Selection)、等增益式合成(Equal gain combining，EGC )及最大比例合成式(Maximum ratio combinig，MRC )三種不同的輸出方式。利用射線彈跳追蹤法(Ray-Tracing Model)模擬，考慮路徑中多種反射、繞射、透射等多路徑效應(Multi-path Effect)，計算中繼器路徑及直接路徑的頻率響應(Frequency Response)。在參考環境中，如果只在環境的中心設置一個傳送天線，環境的通訊品質會因障礙物、環境大小及系統功率限制，使得環境的通訊品質下降，故藉由放及大轉發的中繼器，放置於對稱且等分環境的位置，明顯的提升訊號傳輸的距離及降低障礙物的影響，進而有效的提升通道容量及降低失效率，然而仍有部分失效點的存在，故利用粒子群演算法(Particle swarm optimization，PSO)搜尋中繼天線及傳輸天線的最佳位置，並討論了以選擇式、等增益式及最大比例合成式的輸出方式，從結果中可以明顯的看出傳送天線位置配合中繼天線位置做最佳化，避免了更多障礙物的影響，進而提升環境的平均通道容量及降低失效率，並分析了三種不同輸出方式的失效率及環境通道容量，進而可以提供佈置中繼器之參考依據。