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可應用於感測網路及射頻晶片之新式智慧型溫度感測器

此論文提出可應用於感測網路及射頻晶片之新式智慧型溫度感測器。此次提出的溫度感測器在使用溫度補償之電流源以及一增益級使得二極體連接形式的電晶體作為感測裝置以達成高線性以及高輸出範圍。原感測電路以及一十位元雙斜率類比至數位轉換器皆設計為符合3.3伏特電壓源以及TSMC 0.35μm CMOS 2P4M標準製程。當溫度從0°C變化至100°C，輸出電壓則以3.3 mV/°C的變化率從1.32伏特變化至1.65伏特。而線性偏差則介於-0.3 %和0.16%之間。主要溫度感測器的功率消耗為40.8μW。

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應用於低照度且具有高動態範圍之新型對數-線性-對數影像感測器

此論文提出一種新型對數線性對數形輸出CMOS影像感測器。這種感測器再低亮度時擁有對數的輸出響應，在中間擁有線性的輸出響應，最後在高照度時又會回到對數型態的輸出響應。這種架構對低兩度時的靈敏度會特別的高，同時擁有0.53的輸出擺幅與120dB的動態範圍。此外相關兩次取樣電路一可應用在此電路中以減少固定影像雜訊。設計一操作在1.8伏特並具有72*54 解析度之相關感測電路與讀出電路之影像感測器於台灣積體電路公司2層多晶矽4金屬互補式金屬氧化物半導體0.35微米標準製程中實現。

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模糊理論應用於智能窗戶之研究

最近幾年來，關於以智能窗戶為主題的研究明顯的增加了，而大部分的研究都集中在電致變色的研究、安全防盜、等其它不同領域的研究。 本論文提出讓一般家中的窗戶能夠利用模糊理論隨著溫度的變化來控制窗戶本身開閤程度的控制系統，以調節室內溫度，達到健康及節能的目的。而為了安全顧慮，本設計亦加裝超音波感測器，以防止夾人或偵測異物，此設計亦可直接用以防盜警示。此外，我們也利用雨水感測器，使得窗戶得以在落雨時自動關閉。 在模糊理論的應用方面，本論文使用Max-Min來做推論演算法，而解模糊化的過程則採用CoM演算控制，其優點為運算簡單，結果具連續性。本研究將此模糊理論實現於以低成本的PIC單晶片所完成的嵌入式系統，韌體程式的設計上共有5種運作模式，分別是自動模式、手動模式、校正模式、安全模式和警告模式。在機構的設計上，窗戶的上方安裝一個直流馬達，然後利用齒條和齒輪來推動窗戶，控制系統則以各感測器擷取的信號及操作模式以控制馬達的正反轉來移動窗戶的位置。 為了驗證可行性，我們使用一個實驗廂體來模擬室內空間，大小為27cm * 60cm* 80cm，利用風扇及蠟燭模擬不可預期的溫度變化，研究中發現本控制系統能成功地收斂實驗廂體內的溫度至預設的溫度。

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RFID 恆溫感測器

本論文研製之內容為設計出一套 RFID 恆溫感測系統，當 RFID 技術迅速的發展並且溫度感測產品成熟時，無線射頻辨識系統(RFID)及溫度感測器系統，兩者都是可提供無限潛能的未來技術，因此利用和結合這兩項技術的產品被提出，目標是建造檢測大量人群體溫的快速發燒檢測器，這將減少在軍隊或醫院內測量體溫的人力需求。 論文中主要設計RFID 恆溫感測器和RFID 讀取器及溫度感測IC 燒錄器，文章中將介紹這幾個部分及更多的細節，這項工程的長期目標是建立一個標準RFID感測器應用平台。 我們把溫度感測器嵌入一個新的RFID 詢答器，建立出RFID 恆溫感測器，此RFID 恆溫感測器是以RF 為電源動力的免電池恆溫感測器，RF 頻率為125 KHz。 恆溫感測器量測解析度為1°C，量測範圍為0°C 到+85°C ，RFID 恆溫感測器和RFID 讀取器以電感耦合傳輸，RF 信號的最大傳送範圍是5 公分。

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以模糊類神經網路為基礎之多軸機械臂適應性定位及無速度感測控制設計

本論文主要目的在於發展以模糊類神經網路為基礎之多軸機械臂適應性定位及無速度感測控制設計，其包含間接型適應模糊類神經網路控制、無速度感測模糊類神經網路控制和直接型適應模糊類神經網路控制，以達高精確度之機械臂定位性能。一般而言，由於機械臂實際應用時存在摩擦力、外部干擾、參數變化、等之不確定因素，倘若欲設計無需系統參數及速度/加速度回授資訊之控制架構以達精密定位控制目標，確實是值得挑戰的課題。間接型適應模糊類神經網路控制中，構思一個具有即時學習能力的連續時間T-S模糊模型動態來表示多軸機械臂的系統動態；再者，設計模糊類神經網路估測器即時調整位於局部模糊模型動態的非線性函數，以發展穩定的間接型適應模糊類神經網路控制法則。無速度感測模糊類神經網路控制中，其包含非線性觀測器和模糊類神經網路控制器，設計過程中無需預先瞭解系統資訊；非線性觀測器用來觀測機械臂的速度資訊，並設計不需要額外輔助補償器之模糊類神經網路控制架構。直接型適應模糊類神經網路控制中，直接設計模糊類神經網路控制器去近似一個基於動態模型所預先決定的穩定控制法則，並且僅使用機械臂的位置資訊即可達到穩定的控制性能。藉由里亞普諾(Lyapunov)穩定理論推導出所提出的三個控制法則及其相對應的網路參數適應調整演算法，以確保穩定的控制性能，並藉由直流伺服馬達驅動之雙軸機械臂的數值模擬與實作結果佐證所提出控制系統之有效性與強健性。此外，亦與比例微分控制、基於模糊模型控制、T-S型式模糊類神經網路控制和強健型類神經模糊網路控制之先前控制策略作一性能比較，以顯示本論文所提出控制系統之優越性。

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微小型陣列波導光柵的設計與研究

光纖通訊分波多工系統(Wavelength Division Multiplexing; WDM)中，以陣列波導光柵(Arrayed Waveguide Gratings; AWG)型式的被動元件最具潛力與發展空間。本文提出利用絕緣層上矽晶(silicon-on-insulator; SOI) 的方式設計一微小型的32×32陣列波導光柵元件，我們利用陣列波導間之固定光程差產生空間及波長之分波效應並分析其陣列波導在自由傳佈區接面之波導間距對系統插入損失及串音之影響，並分析漸寬式波導在輸入及輸出埠與自由傳佈區接面對系統之影響。經由各相關影響參數的分析比較，我們找到最恰當的值來設計出一26mm X 35mm的SOI-AWG元件。

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使用誤差平方調整NLMS的聲學迴音消除演算法

本論文主要在探討改良聲學迴音消除器中的雙邊談話機制，並且提出一個較適合語音訊號處理的適應濾波器。我們以雙迴音路徑的雙邊談話偵測機制架構，搭配相關係數法的準則作為我們雙邊談話偵測的機制，此機制能使適應性濾波器達到迴音消除而不破壞近端語音的好處。我們利用誤差平方調整正規化最小均方演算法來當作適應性濾波器，整合出我們所提出的具有雙邊談話偵測機制之聲學迴音消除演算法，大量的模擬實驗結果驗證了我們的分析，展現了此一架構的優越性。

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使用雜訊整型在直流對直流轉換器

本論文提出一個新型切換式電容的直流對直流轉換器。一般脈衝頻率調變(PFM)直流對直流轉換器均會產生非固定且低頻地週期性訊號，本系統利用一個新而簡易的架構,以雜訊整型(Noise-shaped)抑制此非固定且低頻的信號。在保持與傳統架構一樣效率和低雜訊的條件下，以較少位元數的類比-數位轉換器控制電荷泵浦以此來縮小面積。並以比較器補償類比-數位轉換器的位元數的不足且抑制輸出電壓漣波在46毫伏特。本設計採用TSMC 0.35 2P4M CMOS的製程實現，面積為358.5*170 um，可抑制雜訊達50 dB以內。供應電壓從2.9伏特到5伏特範圍，其輸出電壓可調整在3.3伏特到1.8伏特之間，最大負載電流為200毫安培。

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非線性系統之智慧型適應控制系統設計

在實際系統控制過程中，廣泛存在非線性性質、複雜的干擾及各種不確定性，而傳統控制理論方法往往較難以勝任；因此，本論文針對一些非線性系統控制問題，研究智慧型控制理論方法，主要基於「適應控制技術」與「滑動模式(Sliding Mode)控制」架構，設計不同模糊邏輯與類神經網路之適應控制器，提昇系統控制性能。 在適應模糊滑動控制(AFSMC)系統控制器設計方面，提出積分型與比例積分型兩種模糊滑動模式參數調控方法；另外，為能解決對未知系統的模型誤差問題，將適應模糊滑動控制(AFSMC)系統擷取模式誤差資訊回饋調整適應控制法則，設計模糊識別適應滑動控制(FIASMC)系統架構，可改善控制誤差。 在類神經網路系統控制器設計方面，利用類神經網路容錯、平行計算及線上參數學習特性，提出兩種適應性類神經網路強健控制系統，分別為 控制補償之輻射基本函數型(RBF)類神經網路及 控制補償之回饋型類神經網路(RNNC)系統，均能藉由類神經網路之參數收斂調整及強健穩定補償控制，獲致良好追蹤性能；最後，結合模糊推論與類神經網路兩者之優點，研析混合式模糊類神經滑動模式控制方法，設計適應回饋型模糊類神經網路(ARFNN)控制器，模仿理想的滑動模型，並完善強健補償控制，具誤差修正及類神經網路自我線上訓練學習能力，其性能較優於比例積分型模糊滑動控制系統。 本論文所提出的模糊邏輯與類神經網路控制器，均利用李亞普諾夫穩定理論或最陡坡降法調整法則，增加網路收斂速度與系統之穩定性；同時，亦將其控制理論方法，分別應用於Van der Pol振盪器、壓電陶瓷伺服馬達、機翼震盪、聲波馬達及直流交換式電源轉換器等系統，以驗證這些方法之可行性。

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光纖光柵元件干涉式色散特性量測技術之研究

光纖光柵在光纖通訊及光纖感測領域有越來越廣泛的應用，光纖光柵元件的色散特性量測就愈顯重要。在本篇論文中，我們改良非平衡型邁克森干涉儀色散量測技術及理論，推衍出共光路干涉儀色散量測技術。此共光路干涉架構中參考與探測光路大部分是重疊的，光路的任何環境變化均可相互抵銷，因此干涉光譜的穩定性可大幅提升，並且又可使光纖光柵元件波長相關色散特性量測架構更趨簡單。在研究中，我們的實驗結果與光網路分析儀的量測結果做比較，得到準確性的驗證；而且我們重複量測結果差異性非常小，證明量測之重複性也非常好。