臺北科技大學電機工程系所學位論文
國立臺北科技大學,正常發行
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近年來隨著醫學的進步，使得國人平均壽命逐年提升，老年人口大幅增加，根據內政部統計「跌倒」是六十五歲以上老人事故傷害死亡的主要原因。而獨居老人的生活照顧是一項被關注的焦點，根據內政部於2009年所進行的老人狀況調查報告中，指出臺灣地區六十五歲以上人口，實際獨居或僅與配偶同居比例為27.9%。世界衛生組織曾將獨居老人定為高危險群，原因在於當有緊急事故發生時無法即時的得到幫助。因此，本研究利用智慧型手機設計一套適用於居家環境之跌倒偵測系統，透過智慧型手機內建的重力加速度感測器擷取使用者行走與跌倒的加速度訊號，根據加速度變化值設計對應的模糊規則庫，並透過學習演算法調整模糊歸屬函數，之後藉由模糊推論判別使用者是否發生跌倒意外，若發生跌倒，系統會發出警報聲並透過簡訊傳送訊息，讓使用者的家屬及醫護人員能即時提供支援。最後本研究比較第一型模糊邏輯系統、第二型模糊邏輯系統及已學習之第二型模糊邏輯系統的偵測效果，實驗結果顯示使用者若發生跌倒，系統的辨識準確率均可達到100%；而在行走的情況下，第一型模糊邏輯系統、第二型模糊邏輯系統及已學習之第二型模糊邏輯系統的辨識準確率依序為85.8%、92.3%及94.8%，由實驗結果可得知，基於第二型模糊理論所設計之跌倒偵測系統可更有效的判斷跌倒或行走狀況。
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隨著社群媒介越來越受歡迎，最近幾年人們接收資訊的方式已經有了重大的改變。由於智慧型手機的興起，社群網路與人們的連結更加緊密不可分。所以，在社群網路上的廣告行銷商機之大不言可喻。臉書是當今最大規模的社群網路平台，其提供了兩個平台供業主行銷之用：粉絲團與社團。那麼究竟哪種方式是比較適合的呢？目前並沒有文獻提出一個量化、數據化的方式做說明。 本論文希望藉由模擬實驗來探討粉絲團與社團其廣告的效力孰優孰劣。實驗結果顯示(1)在社群網路中自我搜尋與加入粉絲團的機率越高，粉絲團的廣告宣傳效果越好。(2)粉絲團的廣告行銷較不易受到負面耳語的影響。(3)若商品屬於會快速失去價值的類型，使用社團行銷會比粉絲團來的理想。
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本研究利用放電加工機(EDM)以電火發放電法(ESDM)的方式製備出奈米鈦流體，製程中無須添加化學藥劑，透過設定電壓電流等參數，並選擇不同放電時間(TON-TOFF)，以提高製程效率，並可大量生產且具有不汙染環境問題。奈米鈦流體特性與製程參數和環境因素皆會影響奈米鈦流體濃度與奈米顆粒大小和光催化反應，本論文探討在各種放電參數設定對於甲基藍光催化的影響，並選取純度99.9%的鈦金屬為主要研究的對象，實驗結果顯示放電時間(TON-TOFF)控制，對製備的奈米鈦流體的特性影響較小，但會影響濃度和顆粒的大小。此外，在降解低濃度時不同參數的奈米鈦的降解率都較高，以參數100-100降解濃度為10 mg/L甲基藍較佳，降解濃度為50mg/L的甲基藍時不同參數製備的奈米鈦的光催化反應都較差，故當要降解高濃度時先稀釋到較低濃度會較好。
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本論文係研製一具差模變壓器之Twin-Bus LED車用頭燈，其前級主電路架構係採用一返馳式轉換器疊加輸入電源來達到雙輸出的特性，以提供Twin-Bus轉換器所需之兩組輸入電源。前級轉換器之控制核心係採用一具有臨界模式控制之積體電路來作為系統控制核心，以實現零電壓切換來降低功率損失，並同時回收漏感上之能量來用以供電此積體電路。而Twin-Bus轉換器不僅能使LED串列達到均流也能降低開關上之應力，其控制核心係採用場效邏輯閘陣列來做為系統控制的核心，以產生適當脈波調變訊號，來驅動LED使其電流峰值控制在額定值。除此之外，此系統控制核心亦可輸出調光訊號，一共分為五段調光。最後，藉由理論推導及實作來驗證所提架構之可行性及有效性。
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正交時空區段碼對於複雜的線性解碼無線通訊系統可以改善錯誤率的表現。近年來提出另一種多重傳輸技術—空間調變，除了傳統的訊號星座圖，多重傳輸天線亦可以傳送資料位元用來增加頻譜效率。本文提出了一個新的設計方式結合迴旋碼與依據編碼增益距離為準則所分割得到的傳送矩陣，模擬結果顯示這個新的方法可以達到良好的錯誤率表現並且有較低的複雜度。
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LED照明燈具屬於新興科技產品，以其具有優於傳統照明光源的相關特性，特別是壽命長、低汙染（無汞）及仍然不斷提高當中的發光效率，已逐漸有取代傳統照明光源的趨勢。在政府政策的積極推動下，LED路燈被高度期待能儘早普及應用市場，取代傳統路燈已是必然的發展，但LED的散熱、光學、規格化等問題仍有待解決，尤其壽命與可靠度仍需長期統計與驗證。 本研究運用選定新裝設的LED路燈4盞，隔月量測平均照度、色溫、用電量，進行持續2年以上之量測追蹤，探討實際環境因素下LED路燈的照明成效。研究結果顯示，LED路燈消耗電功率維持相當穩定，照度能夠滿足道路照明相關規範，平均照度衰減在頭兩年均可維持在20%以內，色溫偏移在8%以內，綜合來說，使用LED路燈可以比傳統的水銀燈或高壓鈉燈更為省電。然而使用超過兩年後則開始有明顯照度衰減的現象，色溫偏移同時增加，亦即LED路燈長期使用壽命仍有待日後更進一步的量測數據以進行更深入的分析研究。
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穩定的電力品質一直是各國電力公司所追求的目標，除提升發電系統的效率外，如何在電力傳輸的環節上達到電力損失最小，並提供穩定的電壓來源亦是重要課題。近年來風力發電逐漸受到重視，但因其具有不確定之特性，併入電力系統時會產生嚴重的電壓變動問題。而虛功率與電壓的控制正是影響供電品質好壞的最大關鍵因素，若能有效控制虛功率及匯流排電壓，即可改善供電品質，進而降低系統輸電的成本。 本論文提出應用班德氏分解法及內部點法，在滿足所有運轉的限制式情況下，使輸電損失率最小化、變壓器分接頭和並聯電容器組最少操作次數。運用快速機率潮流法求得風力發電造成的電壓變動範圍，將發電機的端電壓、變壓器分接頭設定與並聯電容器組當作控制變數，調整電力系統之電壓大小。另外，本研究亦結合平行計算系統，縮短計算時間，提升求解效率。 本文透過分析模擬IEEE 14-Bus、IEEE 30-Bus、IEEE 57-Bus系統及澎湖電力系統，証實所提方法之可行性，且計算結果較平行基因演算法所得結果為佳。
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近年來，博物館、研究中心、學校等公共空間皆擺設著許多重要物品與資料，這些場所，都需要透過機器人監控與保全，以節省人力成本，透過機器人前往攝影機拍攝死角或是未拍攝區域進行巡邏，適時地在保全系統中搭配機器人與人力，可減輕人力負擔，同時可增加整個保全系統的可靠度。 機器人巡邏時，為確保行進路線準確性，室內環境中的定位是困難但卻是必須的工作，傳統依靠影像特徵比對的機器人巡邏演算法，需預先規劃與收集環境影像並依序比對，才能確保路線的準確性，故運算量較大且耗時。本論文提出透過Sensor模組結合影像校正之機器人巡邏系統，在機器人上放置智慧型裝置並透過裝置的Sensor模組收集資訊。首先，WIFI Sensor收集環境無線訊號資訊傳回伺服器計算並定位機器人所在位置，再以電子羅盤確認行進方向。最後，透過Sensor模組所提供的定位及方向資訊在事先建立的地圖影像中找出區域環境影像進行校正。影像特徵比對部分本論文使用加速強健特徵點演算法(Speed Up Robust Feature, SURF)，因SURF演算法的特徵有著較穩定的特性，機器人即時所拍攝影像傳至伺服器並與機器人所在位置的區域地圖影像進行比對並計算出行進方向及路線。由於Sensor模組可快速得知座標與方向，影像特徵比對便可減少大量運算時間，故本論文可比傳統巡邏演算法節省更多的時間及擁有更快的速度。最後本論文以固定式攝影機結合機器人上智慧型裝置回傳影像運用方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)行人偵測演算法，實現整層樓的大範圍即時室內安全監控系統。 由實驗證明本論文有著比傳統機器人巡邏演算法有著更快的行進速度及更大的移動距離及巡邏範圍，實現一個快速且有效的大範圍即時室內安全監控系統。
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嵌入式網路影音監控平台之研究與實作，研究方向如下： 1. H.264 for RTP 2. Real-time HD Stream 3. Dynamic Profile 4. QR Code Easy Setup 在OV788平台上實現上述4種技術，使得用戶可以在任何地方使用Android手機觀看即時HD的影像，並可動態調整解析度、Bitrate等參數，以因應不同的網路環境，同時提供QR Code讓用戶省去繁雜的過程，能夠快速設定攝影機。使得OV788與傳統攝影機或web camera有很大的不同，從實驗結果可以得知，不論是畫質或是即時性都要好。