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即時步伐分析與身分辨認系統

在本篇論文中，我們實現了一個即時的步伐身分認證系統，且利用此身分特徵系統實現了一個車輛保護與車主身分辨認系統。在一般身分辨識系統上需要限制人的移動與使用互動元件來取得人物生物特徵，而藉由分析遠距拍攝人行走之姿態所得到的步伐特徵可以克服上述的缺點，所以目前受到相當的關注。但步伐特徵會受到外表改變，環境不同，與生理狀態影響而有所改變，所以我們在實驗上會針對不同狀態進行測試以證明此系統的穩定度。 首先我們先利用背景相減法去擷取出在影片出現的人的剪影區域，再來將人的剪影校正到同一高度與中心以避免大小與位移的問題。而後我們利用光流法去擷取每個人的步伐動作特徵，再利用直方圖去統計此人的動量分佈已達到記錄此人動態步伐特徵。而在計算相似度上，我們針對不同情況利用兩種方法去計算。當人員資料庫可以事先知道時，我們利用PCA+MDA將我們的步伐特徵進行降維後去計算相似度以得到一個較高的鑑別力。而當人員資料在之前不能獲得時，Chi-Square 距離則用來辨識兩人之間的相似性。最後我們利用步伐辨識實現了一個車輛保護系統，當車主離開車子後，我們會比對接近車子的人他的步伐特徵與車主是否接近，若此人並不是車主則發出警報。在實驗結果上我們利用CASIA 步伐資料庫去衡量步伐辨識的準確度，而在車輛保護系統上我們則是在停車場拍了三段不同影片去測試。經過實驗後，我們可以確定我們的演算法可以達到相當高的準確度。

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人體走路參數偵測

人體運動參數的偵測由於它廣泛的應用面，最近幾年在影像處理方面被密切重視。而這些人體運動參數偵測的研究通常會遇到兩個問題，第一個問題是人體運動參數的高維度，第二個問題是當遮蔽發生而導致資訊減少時的運動參數偵測。為了解決這兩個問題，我們在這裡提出一個基於影像處理的方法，這個方法是結合一個從Particle Filter改良而來的Annealed Particle Filter (APF)[6]以及一個事先訓練好的correlation map和temporal constraint 去做人體走路參數的偵測。 在本篇論文中，我們會做各種不同拍攝角度的走路參數偵測，首先我們會使用OpenGL建構出3D模型，然後將人體模型分成10個部分，並由12維度的走路參數來表示各種的走路姿態，我們會分別使用形狀和顏色的資訊來作為我們做走路參數偵測的依據，接下來我們會將APF結合correlation map和temporal constraint做各個走路參數的偵測，接著就將我們偵測到的結果使用OpenGL繪製出來 並且，我們提供了一個有效的人體運動參數偵測可運行於室內以及戶外的環境下。戶外環境相較於室內環境最大的問題就是影子所造成的干擾，所以我們會在將影像轉換成在HSV的維度下，然後對影子做處理。由於我們加入了correlation map和temporal constraint的觀念，所以相較於傳統的APF[6]我們可以大幅的縮短運算時間，並且有效的增加運動參數估測的準確度。另一方面，當身體各個部分發生互相遮蔽的時候，相較於傳統的APF，使用我們的方法，在實驗結果上也可以發現明顯的改善。

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光學正交分頻多工系統基頻接收機之設計

近年來由於寬頻用戶的大幅增加以及網際網路多媒體服務需求的成長，刺激了大量語音(voice)、視訊(video)、數據(data)、無線(wireless)各方面的應用(Quad Play)。為了支援大量的訊號頻寬達到高品質的網路服務，都會光纖網路逐漸成為未來發展目標，光學正交分頻多工(Optical OFDM)傳輸之傳送接收器的實現就變得相當重要。在本論文中，我們設計一16路平行化運算處理之光學正交分頻多工基頻實體層接收機。基頻接收機(Baseband Receiver)包含了訊框封包偵測、載波頻率偏移之估測與補償、通道估測以及頻域等化器，並在光纖通道連接無線通道之模型下完成系統硬體之設計。由於光學正交分頻多工系統須達GS/s的需求，因此，本論文也提出並整合一高平行度之快速傅利葉轉換器(Parallel High Throughput FFT)來符合高速傳輸的目標，並以90nm UMC CMOS製程與Faraday cell library將設計之快速傅利葉轉換器以晶片的方式完成硬體實作。在經由完整測試驗證，所設計之快速傅利葉轉換器將可達到2.67GS/s的運算吞吐量。最後，將設計之高速FFT整合在系統上在16-QAM、64-QAM、以及256-QAM模擬BER結果。其中，模擬環境是以Matlab為interface主體連結C++及光纖通道VPI完成Co-simulation驗證。

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藉由雙向自動校正技術減少環型壓控振盪器受電壓源飄移影響

鎖相迴路(PLL)是被廣泛運用在通訊系統的電路，而在現今的無線通訊系統應用中，對於相位抖動(jitter)的要求越來越來嚴格。而怎麼設計鎖相迴路在高雜訊的環境之下還能夠正常的工作，變成一個越來越重要的課題。對鎖相迴路而言，壓控振盪器(VCO)設計是一個很重要的設計考量。特別是環型壓控振盪器(ring VCO)的振盪頻率容易受到電壓源雜訊影響(supply sensitivity)，所以當電壓源有雜訊時鎖相迴路的輸出時脈訊號也會有比較大的抖動。 降低電壓源雜訊對鎖相迴路影響的方法就是減小壓控振盪器的電壓源敏感度，那解決壓控振盪器的敏感度的方法就是在壓控振盪器加入補償電路(sensitivity compensation)把敏感度補償成零。但在不同的震盪頻率下，壓控振盪器的敏感度大小和正負都是不太一樣。所以為了能夠在大操做頻率下能有較佳的效能，就必須對不同的情況做合適的補償 本研究提出具有雙向敏感度補償(bi-directional sensitivity compensation)的壓震盪器，並提出雙向自動校正(bi-directional calibration)的方法去解決壓控振盪器的正敏感(positive sensitivity)和負敏感度(negative sensitivity)的問題。除此之外，利用鎖定偵測電路自動驅動校正電路開始執行校正流程，讓鎖相迴路在額定操作頻率下都能找到一個合適的敏感度補償。 本研究的結果是模擬在TSMC 0.18um 1P6M CMOS的製程下，而電壓源的電壓是1.8V。最後藉由模擬顯示，在電壓源有頻率10MHz振幅20mV(peak-to-peak)的雜訊下，鎖相迴路操作在2.8GHz時峰對峰的抖動(peak-to-peak jitter)從25.76ps減小成13.7ps，鎖相迴路操作在1.6GHz時峰對峰的抖動從64.85ps減小成19.21ps。整體而言，藉由校正電路的功能，在操作頻率在1GHz~4GHz範圍下，壓控振盪器的敏感度能夠有效的降低，所以鎖相迴路的輸出相位抖動也都能有效降低。所提出的鎖相迴路在操作頻率為1.4GHz時消耗的功率約是16.1mW。

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一個自動指骨影像切割系統之研製

本篇論文在於發展出一套指骨ROI與指骨指節區域的前處理與切割系統，進而在未來增加特徵抽取與分析分類功能，發展成一套全自動化的指骨骨骼年齡、特徵判讀系統，從旁輔助醫生進行骨骼年齡的判讀。 在本篇論文中，我們提出一套全自動化的快速處理流程，可以用來切割出手掌X光照片中的指骨ROI與指骨指節區域。經由DICOM取得的手部X光照片影像經過了框選左掌，得到了本系統所需的輸入影像後，即可套入本系統的電腦自動判斷流程，然後完全不用下任指令、參數更動，即可從電腦自動判斷流程得到指骨與肉質、背景切割完成的結果。 於電腦自動化判斷切割過程中，程式主要做了三項工作：首先，利用眾數亮度值與三角形演算法，去除背景；接著再用質心為起點掃描方式，判別出手指位置且抽出；最後根據抽出的手指影像，利用梯形演算法、圓形除均演算法、以及Matlab填滿工具，將指骨從背景及肉質等不必要的區域當中切割出來。依照著以上的流程，對於拿到的40張X光照片影像與200張影像兩個群組，無分男女與年齡均可做統一作處理，最後統計，結果顯示，於一張圖片從讀入到處理完成只需要十幾秒的情形下，絕大部分的圖形可以成功切出完美的食指、中指、無名指的三個指節區域，並以圓形除均法切割出指骨骨頭。同時以5個衡量影像切割錯誤程度的指標來比較所提圓形除均法切割法與Adaptive Two-Means法切割結果，統計顯示圓形除均法在ME、RFAE、EMM以及NU的指標上，會比Adaptive Two-Means好一些，但是在MHD上則是表現較差，然而圓形除均法在計算時間上比Adaptive Two-Means則快速許多。

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具有降低漏電流功能之熱感應奈米級靜態隨機存取記憶體

隨著製程演進至奈米時代，漏電流已成為不可忽略的問題，此外，靜態隨機存取記憶體的漏電流功率占了不少整合型系統晶片的功率耗，降低電源差對減少漏電流是十分有效的，在深次微米製程下，使用鉗地架構使得地電源線抬升對降低次臨界漏電流和閘極漏電流是常用的技巧，儘管如此，接面漏電流並沒有因此降低太多，因此，到了奈米製程，鉗頭架構使得頭電源線降低搭配浮接位元線已呈現一個趨勢因為次臨界漏電流、閘極漏電流和接面漏電流都能因此降低許多。 為了要節省甦醒時間和甦醒功率，我們混合了鉗地架構、鉗頭架構以及浮接位元線的技巧，此外，為了使得細胞內的資料不會流失，細胞的偏壓就必須小心設計，本論文中，我們提出了一個具有溫度警覺功能的偏壓架構而且兼顧了細胞穩定性即使製程、電壓和溫度變異發生時。我們提出了利用記憶體陣列中的一個複製欄來達到追蹤記憶體陣列的製程飄移以及溫度變異，且其額外的面積消耗和功率消耗都低於二個百分比。 一個由三萬兩千字元所組成的靜態隨機存取記憶體陣列使用了六五奈米互補金氧半技術製造來驗證我們的想法，量測結果顯示在高溫時我們能達到八十百分比的漏電流降低量，並且，使用我們提出架構的漏電流量測分布也比原先的漏電流分布來得窄。

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應用於小電流非揮發性記憶體之抑制飄移偏差電流感測放大器

現今的系統單晶片中，非揮發性記憶體扮演了不可或缺的角色，儲存其他周邊單元之資料並提供重複讀取。隨著製程的進步，單位面積下所能夠放置的記憶體容量也越來越大，但相對的不論是非或閘型快閃記憶體、非及閘型快閃記憶體或是一次性寫入記憶體，其記憶體單元之表示電流也越來越小，產生了讀取困難。此外製程的演進也顯現了電晶體不匹配的現象，而使得小電流的讀取更加困難。 因此，為了能夠仍使用電流讀取的方式來得到高速操作下，我們提出了一個新的電流感測放大器並且具有壓低電晶體不匹配誤差的效果。在所提出的電流感測放大器中，我們對要比較的電流進行採樣放大。其中採樣過程使得比較電流不需經過電晶體臨界電壓的電流電壓轉換而失真。放大部分則利用電流充電之方式來達到放大效果，以避免因電晶體臨界電壓的不同而產生讀取能力不匹配的現象。此外我們也採用了對稱陣列來達到匹配的環境以及平均電流的效果來消除參考電流源的變異度。 最後我們以提出的新電流感測放大器，以九十奈米互補金氧半製程技術建構出一個由五百一十二千字元(512Kb)所組成的一次性寫入記憶體電路。量測顯示以此種電流感測放大器之電路，在供應電壓為一點二伏情況下，以及參考電流源為一百奈安培下，其最小可讀取電流為一百四十奈安培。

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對於果蠅腦嗅覺小球的二維影像比對及半自動邊緣偵測

對於果蠅的大腦研究一直是個顯著的議題，其中以牠觸角內腦葉的嗅學小球功能最備受矚目。科學家想藉著建立標準的嗅覺小球模型以致力收集數據；但是在立體空間中要對不同果蠅的嗅覺小球做切割，著實是一件累人又複雜的工作。如果平面上的邊緣能半自動地被找出來、並在立體空間中堆疊起來，當作可靠的導引，一個初始模型就可以更準確地朝它們變形，而且能減低人為的負擔。 為了達成半自動偵測嗅覺小球影像邊緣的需求，我們從影像比對的概念獲得靈感，設計一種方法紀錄於此論文中。使用者可提供一組參考影像當作事前資訊，包括一張原始影像以及對應它、畫好的邊緣圖。然後一張新進影像的區塊會和一個資料庫裡的多個區塊做比對；這個資料庫是藉著剪下參考影像不同方向的區塊建立的。我們採用兩種特徵：一種是對影像做高斯函式的偏微分、另一種是經過非最大值抑制的邊緣影像。甚且，為了計算兩種特徵的權重，我們把該比對過程公式化成迴歸分析的問題、再用解線性系統的方法求出權重解。另外，為了改善比對差異產生的盲點，我們設計一個門檻來預先保留較重要的邊緣。最後，一個僅需一組參考影像和一個調整門檻的架構於此產生；能夠進行影像比對、半自動地偵測邊緣，並將它們一步步地合成出來。

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鋰離子電池參數估算方法之研究

電池在近代的工程科技發展上，扮演了重要的角色，而因為電池的特性，也使其在數十年來廣泛地被運用在電子電路或機電相關的系統上，而為了要能有效地使用電池，管理與監控電池的使用情形就越顯重要，如電池的老化情形等，種種現象將會反映在電池的許多參數上，故必須萃取電池內部參數，如:電池內部阻抗等，以進一步強化後端系統之設計，而電池參數的萃取方式又可以分為兩種:線上方式與離線方式，本論文即是針對線上之電池估算方式加以研究。 本論文主要討論鋰離子電池的參數估算方式，首先在Simulink環境中建立所需使用之多種鋰離子電池模型，並再對其進行驗證，證實電池模型可與實測數據吻合，間接證明其模型正確性。並且使用所建立之電池模型，運用在不同的負載上進行一系列之系統化模擬，使用之模型包含簡化型電池模型，至更為接近真實電池狀態之完整鋰離子電池模型。 在電池參數估算方法方面，將對兩種參數估算方法做模擬與比較，分別為適應性觀測器法(Adaptive Observer)以及擴展式卡門濾波器(Extended Kalman Filter,EKF)估算法，對系統之參數與狀態進行估算，希望能藉由此兩種參數估算方法，再配合完整之系統化模擬，觀察系統的整體參數估算情形。 模擬情形包含使用不同型態之負載，觀察負載變化情形對估算結果之影響，除此之外，因考慮將此估算方法實用於純電動車(Electric Vehicle, EV)中，故又再設計一隨機變化之負載，進而貼近一般電動車的行車充放電使用情形。 而對於適應性觀測器估算方法，我們也將使用不同之數值方法進行離散化並加以比較，進而加強實作上的應用，最後，本論文將電池參數估算方法作結論並討論未來之發展。

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解析度為五點六微微秒搭配多路徑環形振盪器之時間至數位轉換器

時間至數位轉換器(Time-to-digital converter, TDC)迄今在各個領域都有廣泛的應用，其中包含雷射測距儀(Time-of-flight laser range finder)、超音波厚度測量(Ultrasonic thickness measurement)、高能粒子探測器(High energy physics particle detector) 、晶片抖動測量(On-chip jitter measurement)、射頻全數位頻率合成器(RF all-digital frequency synthesizer)等等。各種應用皆有不同的時差解析度(timing resolution)以及動態範圍(dynamic resolution)的要求。 本篇論文中，高時差解析度、大動態範圍、低功率消耗的時間至數位轉換器在此提出。傳統中以延遲線為基礎的時間至數位轉換器的解析度受限於製程的閘延遲。近年來，游標尺式(Vernier delay line)、內插式(Time interpolation)、時間放大(Time residue amplification)等技巧已被提出用來打破時間至數位轉換器在解析度的限制。然而，因為提高解析度伴隨而來的是面積及功率消耗的急 遽增加。 此時間至數位轉換器以計數器重複使用內部的延遲細胞(Delay-cell)，搭配多路徑環形振盪器(Multipath ring oscillator)提高解析度。藉由雙計數器與狀態至相位邏輯(State-to-phase logic)達到準確的時間轉換。由於影響多路徑環形振盪器其震盪頻率的因素眾多，為了節省設計的時間與複雜度，此多路徑環 形振盪器藉著改善後的時間與功率模型分析做最佳化的處理。晶片的製作採用台積電90-nm 1P9M 製程來實現，晶片面積為0.18mm2，在1.2-V 的工作電壓下其時間至數位轉換器的解析度小於6ps，功率消耗則為9.6mW。