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用於植入式裝置中讀取神經訊號的低雜訊放大器

隨著科技的進步與人類對於健康管理的需求，工程科學與生物醫學的結合發展將帶給人們便利與許多新的契機。人體植入式晶片的應用，即是半導體科技與生物醫學的結合產物。關於植入式裝置的研究有相當多，包括了矽耳蝸、人工視網膜、以及帕金森氏症等等。這些裝置植入人體後，人們會想要知道這些部位的神經活動或是刺激後的神經所產生的訊號反應，並且加以記錄。同時，觀測並記錄神經細胞的活動電位對於閉迴路控制的深層腦刺激是相當中要的，例如像是在癲癇或是帕金森氏症的治療中。 植入式晶片的信號讀取最前端是陣列式電極，此種電極所能夠讀取到的信號是既微小(10μV-200μV)又低頻(0.1Hz-10kHz)的胞外信號。不幸的是，MOSFET製程在低頻帶天生就有很大的低頻雜訊，這會造成胞外信號讀取的SNR相當差。 當植入式裝置讀取神經訊號時，微電極與人體體液接觸面所產生的偏差電壓將可以很容易得使得放大器飽和。為了解決這個問題，在前端放大器加上了負回授電阻以及電容形成高通濾波以濾除值流偏差電壓。然而，此高通濾波的轉角頻率必須低於0.1Hz的神經訊號，所以通常需要很大的電容或電阻去實現，這會浪費很多面積。於是，在本研究論文採用MOS電阻取代了巨大面積的電阻。 在HPF後方的前端放大器採用了全差動OTA的型式。筆者認為，操作在適度反轉區的電晶體比弱反轉區要來得好。將前端放大器的輸入差動對操作於適度反轉區，同時將其他電晶體操作於高度反轉區並且設計成長通道元件；這可以使得輸入差動對主宰前端放大器的熱雜訊、閃爍雜訊以及偏差電壓，並且避開弱反轉區中閃爍雜訊以及偏差電壓上升的現象。此外，由於所使用的製程中PMOS的閃爍雜訊能量隨通道反轉程度上升的幅度相當可觀，因此在前端放大器中，使用了操作在深歐姆區的電晶體當作PMOS的源極鈍化以降低PMOS閃爍雜訊的貢獻。在前端放大器之後，則是以一個一階的gm-C濾波器過濾不要的高頻雜訊。 測量的結果顯示了，這個以TSMC 1P6M 0.18μm製程製作的放大器在0.1Hz-10 kHz的頻寬範圍內等效輸入雜訊為5.62μVrms，前端放大器的功率消耗為14.2μW，NEF為7.45，增益、CMRR、PSRR則分別為49.5dB、70dB以及57dB。

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在多天線廣播系統中運用向量投影方法於向量擾動預編碼器

這篇論文提出一個低複雜度的向量投影輔助向量擾動預編碼器（vector perturbation precoder）。在多天線廣播通訊系統中，向量擾動預編碼器是一個著名的預編碼方法，向量擾動技術可以抑制雜訊放大，改善通訊容量（capacity）。最佳的擾動向量是由球面編碼 (sphere encoding) 而得，其複雜度和傳送天線數量成指數關係，為了降低複雜度，運用晶格縮減 (lattice reduction) 方法可以找出次佳的擾動向量。這篇論文中，我們提議利用低複雜度的向量投影技術計算擾動向量，為了得到更好的擾動向量，我們提出兩段式向量擾動預編碼器，結合向量投影技術和現有尋找擾動向量的方法，用些微增加的複雜度換取更好的傳送品質。此外，我們將向量擾動的想法應用在天線的使用與安排上，藉由閒置天線傳送向量投影所得的擾動訊號以抑制雜訊放大，模擬結果顯示此方法成效顯著。最後，我們將向量擾動技術與晶格縮減輔助預編碼方法 (lattice-reduction-aided vector precoding) 作結合，我們發現當預編碼矩陣已晶格縮減化時，就無法再運用晶格縮減方法尋找擾動向量，因此向量投影技術可以取代晶格縮減作為低複雜度尋找次佳擾動向量的方法。

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在非重疊視角多相機下利用傳遞擴充特徵之人員追蹤串接技術

由於監視系統的普及與電腦視覺的迅速發展，傳統只利用人工來觀看的監視系統已經不符合人力成本與工作效率。因此新型態的多重攝影機監視系統，可以經由電腦視覺的方式，在廣大的監視區域可以自動偵測移動物件與連續追蹤個別人物，更進一步的辨識移動人物之身分與人物的行為分析，之後還可以增加異常行為分析。希望以完全數位化的方式來設計安全監視系統，可以減少監控者粗心而導致危險之異常事件。 本論文主要是藉由攝影機錄製的影片來訓練出區域(exit/entry)之間的時間與空間關係，利用時間與空間的資訊，加上各個人物之間的色彩相似度，來找出人物在不同攝影機之間的相關性。除此之外，這篇論文中主要貢獻的研究是在多攝影機系統中增加一個擴充特徵，而這個特徵(如:人臉、步伐、身高…)不是每一台攝影機都可以成功抓取，在這樣的條件下，我們無法直接使用擴充特徵去做人物的對應，因為有一些的攝影機是無法擷取到擴充特徵，所以我們的研究不同於之前的研究，將攝影機的架設方式統一都可擷取新的擴充特徵，觀察辨識率提升多少，而我們提出擴充特徵可以在不同攝影機之間做傳遞，再利用傳遞之後擴充特徵來做錯誤路徑的校正。

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基於視覺利用乘積隱藏式馬可夫模型手語辨識

手語是聽障人士日常溝通的基本工具之一，基於此動機我們在此設計了一套手語辨識系統。在這篇研究論文中，我們以視覺為基礎下利用乘積隱藏式馬可夫模型來達到手語詞彙的辨識。由語言學構音(articulation)的研究，手語中的手勢是由：手的位置、手的型狀手的位置、手的型狀以及手的移動方向三種音素所組成的。這個系統分成四大部分；特徵擷取、模型訓練、句子切割以及辨識。首先在特徵擷取的部分是手語者佩戴不同顏色手套並且利用連續可適性平均值移 動(CamShift)演算法來達到手的追蹤，我們對雙手取7Hu 和型與主軸的夾角來描述手型的特徵，接著針對每一個手語詞彙都去訓練一組乘積隱藏是馬可夫模型。那在句子的切割，本篇論文提出兩層的連續手語句子切割，第一層利用手的位置對句子做粗略的切割，對於切割後每段區段都有其相關資訊；第二層則是利用手型的變化來針對每段區段作精細的手語詞彙邊界切割。最後在辨識方面，利用上述切割方法所得到的序列並將其對應的觀察值序列對以訓練好的乘積隱藏式馬可夫模型去計算其機率值，挑選出最高的機率模型，則將其選擇為被辨識的手勢。 在這個實驗中，我們挑選了40 個台灣手語詞彙來當作是我們的語料庫，相關影片由每個受測者拍攝並作為我們的實驗樣本。經過測試平均後，我們的系統可以獲得94.04%的字彙辨識率。在另一個實驗，我們收集三句台灣手語句子，每句平均由18~23 個手語字彙組成，平均偵測ME 的recall 為74.5%，precision 為89%.

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Temperature-Aware Leakage Power Modeling for Integrated Circuits and Its Application to Power-Thermal Co-Simulation

In this paper, we present an automatic leakage power modeling method for standard cell library as well as SRAM compiler and further use these models to build a power-thermal co-simulation framework. For the modeling problem, there are two major challenges – (1) the high sensitivity of leakage power to the temperature (e.g., the leakage power of an inverter can be different by 19.28X when temperature rises from 25°C to 100°C in 90nm technology), and (2) the large number of models to be built (e.g., there could be 80,835 SRAM macros supported by an SRAM compiler). Our method achieves high accuracy efficiently by two formula-based prediction techniques. First of all, we incorporate a quick segmented exponential interpolation scheme to take into account the effects of the temperature. Secondly, we use a MUX-oriented linear extrapolation scheme, which is so accurate that it allows us to build the leakage power models for all SRAM macros based on linear regression using only the simulation results of 9 small-sized SRAM macros. Experimental results show that this method is not only accurate but also highly efficient. Applying these temperature-aware leakage models into our power-thermal co-simulation framework also reveals that for some in-house design the leakage power could be up to 8.14X different from the one estimated without thermal consideration.

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Receive Beamforming for Cognitive Radio MIMO System With Second-Order Statistics

Cognitive Radio (CR) is a promising approach for improving the utilization of the precious radio spectrum. The primary user and cognitive user regard each other as interference. The conventional null-space based method is receiving the data through the null-space of the interference channel. In this thesis, we present a receive beamforming approach in the receiver of the cognitive user to mitigate the interference from the primary user. This method can maximize the signal to interference and noise ratio (SINR) in the receiver of cognitive user. The simulation results show that the receive beamforming approach outperforms the null-space based method, no matter the receiver antennas of cognitive user are more or less than the antennas of primary user. This thesis also presents a method of channel estimation using the second order statistics for the cognitive receive beamforming.

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具快速動態電壓調整能力之高效率、低輸出電壓漣波的電源管理積體電路

本論文設計一個電源管理積體電路，具有快速動態電壓調整的能力，可以隨著不同的負載需求調整輸出電壓。此技術可以提升整體效率以達到延長移動型電子產品的電池壽命。此電源管理積體電路同時具有高效率低雜訊的特色，輸出相當穩定的電壓給敏感負載使用。 我們採用一個具高轉換效率的切換式電源供應器，串接一個具低電壓漣波優點的線性穩壓器來達到實作目標。切換式電源供應器採用固定責任週期的架構，而線性穩壓器的功率元件則選用N通道金氧半場效電晶體，達到高電源拒斥比與低線性跨壓的優點。根據模擬的結果，經由線性穩壓器串接的架構，可以將切換式電源供應器輸出電壓漣波下降至原本大小的2.74%，系統最高的轉換效率增加至87%，平均動態電壓調整速度為11.6us/0.3V。 本電源管理積體電路採用TSMC 0.35 um 2p4m製程製造，量測結果不如預期，其原因推斷為比較器發生單邊遲滯現象，並經由模擬驗證我們的想法。

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A High Efficient FFT Processor for WiMAX/WLAN Applications

With the lifestyle changes, the wireless communication plays an important role in our life. The orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) has excellent bandwidth efficiency and invulnerability to non-ideal channels, so it usually applies in the wireless communication system. And the fast Fourier transform (FFT) is the key module for the hardware implementation of OFDM. In this thesis, a high efficient FFT processor is proposed. The FFT processor supports two systems, WiMAX and WLAN, and resolves the difference of two wireless communication systems in an efficient way. For an efficient transformation of two systems, the multi-path delay feedback (MDF) is introduced into the memory-based architecture. To lower the power consumption, the interleave cache is proposed. With the employed FFT algorithm, interleave cache reduces not only the power consumption but also the hardware cost of non-trivial multiplication. And the main memory, a more complex memory control is used to gain higher hardware efficient and lower power consumption. The proposed FFT processor is implemented by TSMC 0.18um process, and the area is 4.177mm2. The power consumption is 37.39mW in the WiMAX application, and 69.39mW in the WLAN application. The WiMAX processes two-stream 2048 point FFTs at 20MHz, and the WLAN processes 4-stream 128 point FFTs at 40MHz.

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混合式編碼簿模型於監視系統應用

有鑒於電腦網路的發達，影像監視系統越來越受到人們的注意，一個影像監視系統的好壞取決於很多外界以及內部的因素，除了硬體的考量之外，內部演算法的效能更是主宰偵測結果的重要因素。 在電腦視覺領域人物資訊追蹤是一個相當困難的題目，其中人物偵測在影像監視系統上為很重要的基礎，例如人員計數與徘徊偵測等等。我們將主題著重在人員計數。首先，參考幾個效果不錯的編碼簿模型，利用我們所提出的修改式的編碼簿模型，可以萃取出偵測的人物範圍以及資訊。此外，我們加上一個修改式的陰影去除法以去除光影變化所造成的干擾，勝過於傳統編碼簿模型的判別準則。相較於廣泛的追蹤演算法，我們不需假設人員進入畫面為各自獨立無遮蔽，在現實應用上面，影像監控系統常用在人群擁擠的區域，因此我們需要重視人與人間遮蔽的問題。分析人物間運動的情形，我們整理出一個廣義的狀態轉變圖，解釋了所有可能發生的狀態，我們將人物偵測分成是否可分離與合併或確定分開的狀態幾個可能發生的事件，將這些發生事件建立一個狀態迴路，藉此可以結合最佳比對的方式以五個處理方式來完成，並去統計所有畫面的估計人數，估計人數的準則可以依照前面建立好的事件流程序列來加以判別對應的處理動作，基於一些狀態的分析邏輯判別。最後在我們的實驗中，我們測試了幾個不同條件下的影片，並提出三種分析計數結果好壞的判斷數值，來證明我們所提出的方法對於不同環境下人員計數的應用上都具有一定的效用。

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基於影像小區塊方式之性別辨識

在這篇論文中，我們使用一貝氏估計的架構去針對人臉區塊相似度及由訓練資料所累積的分布來達到對人臉照片做性別辨識的目的。我們的人臉性別辨識主要包含兩個程序。第一個程序是先使用Haar-like特徵從測試照片中尋找人臉候選者，接著使用尺寸濾波器及膚色偵測去除掉非人臉候選者。另外，我們利用圖像濾波及權重遮罩來得到標準化的照片。第二個程序主要利用預訂圖像資料庫及訓練照片來辨別出人臉測試照片的性別，這些人臉照片包含大量的變異例如光線、表情、人臉角度、背景等變化。我們認為圖像資料庫的組成對於由訓練資料所建立的男性及女性累積分布有密切的關係。我們提出一個以特徵臉(eigenface)與K均值分群法的結合方式，從我們自行收集並分類的男性及女性照片資料庫中選取出具有代表性的男性及女性照片，接著由剩餘的照片視為訓練照片並將其特性根據不同圖像資料庫的數量及組成建立出對應的男性及女性累積分布。 我們去對兩種圖像資料庫選擇方法(特徵臉與K均值分群法的結合以及隨機挑選)來做評估並去觀察性別辨識準確度的差異，這裡我們使用的測試照片包括從網路上收集1000張大量變異程度的男女照片、從FERET人臉資料庫得到的1364張均勻光線正面男女照片及Bao face database的團體男女照片。從實驗結果得知我們所提出來的圖像資料庫選擇方法相較於隨機挑選方法，根據不同張數的圖像資料庫及解析度的實驗條件下，在大多數的情況下擁有較好的性別辨識準確度。