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以線上分段經驗模態分解為基礎之行動呼吸評估系統

隨著行動裝置使用人口及運算效能的與日俱增，與個人健康意識的抬頭，行動醫療的概念已成為一個趨勢。透過行動裝置收集並分析生理訊號，是行動醫療中十分重要的功能，除即時得知資訊外，雲端伺服器的負載也能大幅降低。為此，我們需要適用於行動裝置上之輕量卻有效的分析工具。 在這篇論文中，針對經驗模態分解對於非穩態與非線性訊號的良好分析特性，我們提出一個低延遲且低邊緣效應的線上分段經驗模態分解，以解決其在分析長時訊號時高延遲及高記憶體需求的特性。線上分段經驗模態分解能夠利用前段資料的斜率的座標，搭配事前的訊號特性分析，分段地對連續訊號進行分解。在分解出之各層本質模態函數之中，最差的標準化均方誤差不超過百分之九。以分解一段八小時長的心電圖而言，運算時間雖為傳統經驗模態分解的兩倍，記憶體需求卻能低至百分之一以下。與其他演算法相比，運算時間可減少百分之八十三，記憶體需求可減少百分之六十三。因此提出之線上分段經驗模態分解，特別適用於硬體規格有所限制的裝置中，例如智慧型手機、平板電腦或其他行動裝置等。 線上分段經驗模態分解在論文中，亦實際應用於提取心電呼吸訊號。相較於傳統睡眠多項生理檢查中的複雜呼吸量測方式，心電呼吸訊號僅需在胸口及體側黏貼兩片電極，取得心電訊號後即可求得，以相對舒適且行動性高的方式獲得呼吸資訊。實驗平台為安卓系統，實作上亦利用了該系統上新開發的應用程式介面，同時使用多顆處理器甚至圖形處理單元進行運算。在平板電腦上收取一段長度十秒鐘，包含一千兩百個取樣點的心電訊號，濾除基線飄移且提取心電呼吸訊號，所需時間僅在兩秒鐘以內。該應用程式可以安裝在特定版本以上的任一安卓系統中，為個人行動醫療提供最大的可能性。

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聲學/光學解析度光聲顯微系統之開發與應用

因申請專利緣故，資料延後公開

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光聲定量血氧飽和濃度量測問題:蒙地卡羅模擬驗證

光聲造影跟現有的血氧飽和濃度量測技術相比有著高解析度、高天生對比度及非侵入性等優勢。本論文主要的工作是對光聲造影技術為基礎的血氧飽和濃度定量技術在使用活體應用中遇到的問題作探討與提出解決方法，並使用電腦模擬驗證所提出之演算法是否有改良傳統方法的問題並達到定量血氧飽和濃度量測的目的。在本論文中我們首先對於傳統基於最小平方法之反矩陣運算在活體應用中計算血氧濃度時所會遇到的問題作探討；因傳統的計算方法必須滿足訊號峰值和吸收係數成正比這項基本假設，才能定量的量測血氧濃度，但在活體應用中，目標血管上方通常會有其他組織影響雷射能量密度的分佈，使達到目標血管的能量密度會隨雷射光波長改變，影響訊號峰值和吸收係數的正比性造成估計濃度時的誤差；此外當目標血管的吸收係數隨著雷射光波長和血氧濃度改變時，此吸收係數的擾動也會影響上方組織的雷射能量密度分佈，進而影響傳統方法計算血氧濃度時的基本假設。在電腦模擬驗證中，我們利用蒙地卡羅模型來模擬組織和目標血管在雷射光照射後之能量密度分佈，並考慮了蒙地卡羅模擬在對於不同光子數量和不同的目標血管幾何結構等變因之穩定性，選擇適當的參數後模擬組織能量密度隨雷射光波長改變和吸收係數擾動兩種情況，再以傳統基於最小平方法之反矩陣運算估計目標血管的血氧濃度，估計結果驗證了若在基本假設中訊號峰值和吸收係數的正比性受到影響之情況下，直接使用基於最小平方法之反矩陣運算求得的血氧濃度和預設值會產生誤差，而透過我們所提出的針對能量密度變異之最佳化演算法，可有效算出一最佳化的能量密度補償係數矩陣，改良傳統之反矩陣運算在能量密度變異情況中估計之誤差，估計出的結果更接近預設值，也證明了此演算法有潛力幫助我們在活體應用中利用光聲造影達到定量血氧飽和濃度量測的目的。

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超音波鈣化點對比增強成像技術

本研究中提出三項影像處理技術，分別利用鈣化點於超音波訊號及影像上的特徵來增強鈣化點在超音波影像上的對比。首先從訊號上的觀點來看，基於鈣化點與正常組織於頻域上的差異特徵，分別在兩個中心頻率下進行造影，第一種成像技術為利用帶通濾波器之對比成像方法，對時域訊號處理並成像，以及第二種利用短時距傅立葉轉換之對比成像方法，對頻域訊號處理並成像。從影像上的觀點，計算斑點雜訊的變異數與平均值的比值，提出第三種依據斑點雜訊因子之成像方法，計算斑點雜訊的變異數與平均值的比值，來從影像中偵測鈣化點並加強對比。 在模擬中驗證此三種技術之可行性，以及比較不同參數之影響及成像結果。第一項方法中，帶通濾波器需探討最佳頻率組合及頻寬的影響，但因對比度不夠，幾乎所有情況皆難以判斷鈣化點的位置；第二項方法，也需探討最佳頻率組合及平移視窗大小之影響，鈣化點在其中三組頻率組合有較佳的對比，但並沒有大於原始影像，對比度仍待改善。第三項方法，需探討平移視窗大小之影響，得到的斑點雜訊因子之影像結果對比最好，能夠準確的偵測鈣化點且影響品質極佳，但有其他非鈣化點的亮點也會被增強，有誤判的疑慮。 因此三項成像技術都有要改善的空間，若能解決訊號比對上的偏差問題，有機會可以增強帶通濾波器成像方法的對比。短時距傅立葉轉換成像方法的對比也需加強，若能與斑點雜訊因子之方法結合，有機會在增強對比的同時，並驗證影像中出現的亮點，有哪些真實為鈣化點，而非其他強散射之組織，藉以增強判讀的準確性。

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利用隱馬可夫模型於腦電圖之壓縮感知式眼動偵測系統與腦機介面設計實作

在醫學上測量腦部的儀器逐漸發達，而腦電波圖(EEG)屬於非侵入性的測量儀器，且相較於其他裝置腦電波測量裝置較為便宜，因此，近年來有許多學者投入腦機介面的開發，不只在醫學上的應用，也可提高人類生活的娛樂性。通常會使用無線可攜的EEG裝置來提高方便性，而為了降低可攜裝置電池的消耗以及通訊傳輸頻寬的需求，我們提出了壓縮感知式眼動偵測系統。經由訊號的分析，對腦電波訊號做有效的前置處理，而利用隱馬可夫模型(HMM)將眼動的特徵擷取出來。除此之外，在前端加入了壓縮感測(Compressive Sensing)演算法將訊號壓縮來提高可攜帶性。而為了降低運算複雜度以及提高系統效能，我們改良了系統架構，將前置處理的運算合併在壓縮演算法中並最佳化演算法的參數，讓系統達到良好的效能。在過程中，我們在壓縮感測演算法中發現感測矩陣的選擇，可以大幅提升重建效能。本篇論文針對運算複雜度較高的演算法以硬體實現，由於腦波的取樣率不高，所以我們以硬體成本為考量，採用處理器的架構來設計重建演算法，並以系統驗證的方式在FPGA上進行驗證。最後，我們將會建立一個完整的腦機介面系統，即時的將腦波擷取與辨識，由辨識結果控制電腦的行為，使配戴腦電波儀器者，可直接經由眼動(上下左右)控制電腦進行其他應用。

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以小波轉換為基礎之心電圖特徵萃取與雜訊消除

近年來，心電圖已成為診斷心臟疾病的常見的方法。心電圖紀錄了人每次心跳時間內的電流變化，藉由偵測心電圖中不同的特徵(P 波、QRS複合波與 T 波)可以更快的了解目前身體狀況。小波轉換是在近年來常被利用在訊號分析上，在於小波轉換可以表示為多解析度分析，主要是小波轉換在時域和頻域都是局部的，而標準的傅立葉變換只在頻域上是局部的。小波轉換中常利用全域臨界值來處理訊號上被其外在雜訊所干擾的方法，因此我們利用離散小波轉換中的Symlet5與軟性臨界值來做進一步的分析。 在論文中，利用離散小波轉換來加以分析一個單導聯心電圖系統。起初，我們檢測每一次心跳中的峰值R，藉由找出的峰值R，我們設定的一窗口大小來找出峰值Q與S。接著利用峰值Q與S，我們在不同情況利用不同的方式如過零點方式、最大值與最小值來偵測QRS複合波的起始位置與終點位置。最後，我們利用小波轉換來重建訊號來得以去除高頻與低頻雜訊的干擾，藉由離散小波轉換分層重建訊號，在訊號所處於的頻域帶上，使用可適性的窗口大小分別來檢測P波與T波。而藉由我們找尋到的每一個特徵，我們可能推斷出一些症狀。心臟跳動的速率可以幫助檢測心血管異常問題，如心搏過緩(心跳速率每分鐘小於60下)或是心搏過速(心跳速率每分鐘大於100下)。PR時間長度為評估心房至心室的傳導速度，當間隔時過長也可能代表有房室阻斷的情況。而QTc時間長度為評估整個心室收縮所花費的時間。因此，藉由偵測出這些特徵所在的位置可以更進一步的了解我們心臟整體的狀態。 利用QT 資料庫中的所提供心臟科醫生所註解的波形位置與我們演算法中所找出的位置評比的結果皆有很高的靈敏度。在QRS複合波的檢測我們得到靈敏度皆超過99.94%，而在P波與T波的靈敏度中，分別也高達99.75%與99.7%的比例。

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一個以元素為基底的疊代並適用於多輸入多輸出通訊的高精確度低複雜度奇異值分解處理器

在最近幾年，多輸入多輸出的技術對於無線通訊來說具有一定的影響，因為它不需要額外的頻寬就可以提供大量的資料傳輸。多輸入多輸出技術有許多實現的方式，其中一種便是使用預先編碼的方式來編碼傳輸端的傳輸資料進而改善資料的穩定傳輸，而達到波束成型的概念。預先編碼矩陣通常可以藉由奇異值分解來產生，但是奇異值分解的所需要的運算複雜度卻非常的高，因為這種線性運算需要涉及大量的矩陣乘法並且反覆地進行疊代運算，因此整體系統的運算上，奇異值分解的演算法的設計是非常重要的。 　　在本篇論文，提出了一個以元素為基底的疊代演算法，並使用此方法將矩陣的運算問題轉換成元素的運算問題，而減少奇異值分解所需要大量的矩陣乘法。這種演算法相對於另一種需要以QR分解來進行奇異值分解的演算法來說，少了更多的矩陣乘法而且複雜度更低，因為QR分解在每個步驟都有大量的矩陣乘法。本論文所提出的演算法分成三個主要步驟，分別是是預先處理、慣性特徵值逼近法和三對角分解特徵向量方法。在第一個步驟中的預先處理，會先將矩陣進行三對角化，如此可以減少後續的疊代運算；第二步驟是慣性特徵值逼近法，將已經三對角化的矩陣進行反遞迴的分解和利用矩陣的慣性原理來獲得特徵值；最後是三對角分解特徵向量方法，將所估算的特徵值帶回三對角矩陣配合三對角演算法進行分解。此演算法的架構上是可以組合的，可將維度較小的矩陣分解結果組合成較大的矩陣分解結果。我們使用此演算法來實現16X16維度的奇異值分解運算並且比較使用QR分解來進行奇異值分解來說有將近節省70%的運算複雜度。 　　我們同時將此演算法設計成硬體電路，並且藉由國家晶片中心所提供的90奈米製程技術來實現實體的晶片電路。我們所完成的晶片設計可以操作在100百萬赫茲的運作頻率而其中的消耗功率為22.9毫瓦特。我們的設計每秒可以分解137千個8X8維度的矩陣，其中分解的結果的標準均方差可達10的-4次方。

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運用壓縮感測技術於高解析度X 光感測面板之資料重建

民國101年國人的十大死因，惡性腫瘤（癌症）連續三十一年蟬聯冠軍，平均每一百人中，就有二十八人死於癌症。X光檢查是診斷初步判斷乳腺癌和肺癌最常用的重要手段，通過X光檢查可以瞭解癌的部位和大小等，是治療過程提供準確資訊的重要方法。目前醫學影像研究的挑戰是如何用X光檢查一般難以發現的早期腫瘤，進行癌症的早期治療，目標是解析度比現有X光醫療影像裝置的2mm降低一個數量級到0.2mm。 在這篇論文中，將討論結合納米薄膜技術與X光技術，研製一種新型非晶矽平面X光影像感測器結構，來取代原先單純的p-i-n光二極體，這可以使影像解析度和面板中的像素大小相同。但是面板的接收器中，光轉換成電流儲存在電容當中到消逝的時間極短(約1.5ms)，同時因為高解析度，所以傳送的圖片資料十分龐大，不論使用USB來傳送或者直接儲存到記憶體，皆需要做資料壓縮。經過計算，資料壓縮的比率必須要低於0.27。 考量到X光醫療影像的特性，以及希望達到最好的壓縮比，並節省壓縮執行的時間，首先將使用小波轉換將X光影像轉換為稀疏的信號，再採用壓縮感測 (compressive sampling) 技術來進行影像壓縮，而壓縮資料的重建部分，則是使用超過探測正交化匹配演算法(Over-Detected Orthogonal Matching Pursuit )的方式。最後在模擬中的數據，顯示出圖片可以在不明顯失真的情況下完整回復X光影像，並且達到0.27的目標壓縮比。

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三角積分鎖相迴路量化雜訊抑制相關技術

鎖相迴路已經是目前不可或缺的重要時脈產生器來源，尤其是在無線通訊收發器中，鎖相迴路被用來當作頻率合成器，合成出不同的頻率時脈與所接受到的高頻信號相乘，進而降頻至基頻進行信號處理，為了因應頻道間距以及通訊品質，頻率合成器的頻率解析度和相位雜訊是時脈設計很重要的考量因素。 　　由於典型的整數型鎖相迴路頻率解析度受限於參考時脈，因此頻率合成器必須使用三角積分鎖相迴路來完成，但其平均的概念伴隨著量化雜訊，許多技術發展出來抑制這些雜訊，其中提高三角積分器的超採樣率，將量化雜訊移至更高頻率被濾波的方法是本論文主要採用的技術。 　　有別於已發表的高超採樣率三角積分鎖相迴路，本論文首先分析除頻器與頻率偵測器之間的離散與連續時間轉換介面，並且為此介面的行為設計了因應的數位有限脈衝響應濾波器在三角積分器的輸出，並且搭配所提出的半整數除頻器，以抑制量化雜訊，並且在特定頻率有更進一步的濾波效果，相較於傳統的三階三角積分鎖相迴路的量化雜訊有21 dB的抑制量。 　　晶片是使用台積電 180 nm CMOS 混合信號製程所設計，頻率合成器頻率範圍為 2.58 GHz 到 3.45 GHz ，核心電路功率消耗約為 12 mW ，量測時搭配 FPGA 板來實現三角積分調變器以及有限脈衝響應濾波器，量測結果驗證了在 1/5 及 3/5 倍參考頻率處有更進一步的濾波效果。

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展頻時脈產生器

電腦資料傳輸介面(SATA)近來已成為資料儲存硬碟間重要的傳輸介面，隨著傳輸時脈越快，電磁干擾(EMI)的問題日益嚴重。借由濾波、屏蔽與展頻時脈可抑制電磁干擾的程度。使用濾波與屏蔽技術會增加重量與面積，並不適用於可攜帶式產品中，因此基於調頻方式的展頻時脈技術為最簡單且有效的方法。展頻時脈技術在時脈中心頻率以調頻的方式，將集中在中心頻率的能量分散至頻譜上。展頻時脈可將時脈中的基頻與高次諧波項對系統所造成的電磁干擾降低。 本論文使用ΔΣ分數型頻率合成器，結合一無須額外時脈的數位三角波型產生器與半除數除頻器，實現一應用於Serial-ATA II 的展頻時脈產生器。本論文實現的半除數除頻器的方法，只需在傳統的可程式化整數除頻器外，額外加入一負緣觸發正反器以及相位結合電路即可，因此無須增加太多的功耗。由於半除數除頻器在ΔΣ調變器工作時具有較小的相位跳動，因此可抑制ΔΣ調變器所產生的量化雜訊。 本論文所實現的展頻時脈產生器使用台灣積體電路公司0.18µm 1P6M CMOS 製程設計與佈局，中心操作頻率為3GHz借由頻率30 KHz的內建三角波型產生器可達到下展4883ppm的展頻範圍。在3GHz展頻的情況下時脈產生器rms 抖動量為6.65ps，展頻後rms抖動量為6.94ps，展頻後對電磁干擾的抑制量約為13dB。展頻時脈產生器在1.8-V電壓操作下功率消耗為12mW，整體晶片面積為1090×1330µm^2。