中央大學電機工程學系學位論文
國立中央大學,正常發行
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可見光通訊技術 (Visible Light Communication, VLC)是目前正在發展中的一種利用可見光調變的通訊技術。具有高安全性與高速資料傳輸的特性，能夠應用在對高頻電磁波敏感之環境中，例如醫院病房中生理觀測儀器的資料傳輸，並防止干擾微弱生理訊號的測量。儘管未來將扮演照明主流的LED具有高頻寬以及快速脈衝響應的特性，然而由於傳輸環境與元件本身的雜訊干擾，以及依據傳輸距離遞增的通道衰減。將使得實際資料在傳輸時遭遇非理想的通道效應而與理想情況有一定誤差。因此在解決VLC系統中之通道衰減以及抵抗雜訊干擾以提升傳輸效率，將會是本論文之研究重點。 本論文針對VLC系統特性設計一套利用OFDM調變之規格，並以此規格設計VLC系統之OFDM基頻接收機。此接收機包含了時域頻域轉換、同步與等化的功能。同步功能包含有OFDM符碼邊界偏移估測和取樣時脈偏移估測與補償。等化部分包含通道效應估測與頻域等化器的資料回復。在本論文中將針對上述問題提出解決方法，使用Matlab與C語言建立系統模擬平台。電路部分以Verilog HDL描述，並使用TSMC-90nm製程來實現所設計之電路，以驗證電路設計的功能正確性。
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隨著近年來身心障礙的族群越來越受到重視，現今的社會有越來越多的構音障礙者會尋求言語障礙的治療以及復健。因此，發展一套語言治療師能用來輔助及復健治療的工具就顯的愈來愈重要。本研究目的是發展一套以軟體為主的可見式語音診斷與復健系統，使用者可以透過使用者介面分別對說話正常與構音障礙個案錄下語音訊號，並比對兩組語音信號的波形、頻譜、聲譜及基頻等資訊，提供量化的客觀分析。除此之外，此系統藉由比對構音障礙個案與正常個案的語音資訊進行評分，分析的語音資訊包含了聲調、母音辨識、有聲/無聲、擦音偵測與語音強度等。在聲調的辨識上選用倒頻譜法與簡化逆向濾波追蹤(Simplified Inverse Filter Tracking, SIFT) 演算法做聲調的擷取；在母音辨識上則是選用第K位最近鄰居模型(K-Nearest Neighbors, K-NN)和多層感知機模型(Multilayer Perceptron, MLP)。在有聲與無聲的偵測上，利用聲調、短時能量與過零率等資訊進行判斷；在擦音的評分則是利用聲調、衝直條的位置與強度進行辨識。系統的自動評分功能是利用適應性符號辨識指標(Adaptive Signed Correlation Index, ASCI) 對語音進行評分量化；測量構音障礙者所產生的母音在聲調與有聲/無聲與正常人的相似度，並計算兩者的尤拉距離作為評分的標準，子音則是比較衝直條與有聲/無聲等資訊進行評分。最後系統將母音與子音的評分平均提供使用者此段語音訊號的量化結果。 為了評估此系統的實用性、功能性以及正確性，本研究分析八組 (其中包含六位成人，二位小孩；四位男性，四位女性)音訊來做後續的結果分析以及比較，此音訊為先前的研究於台北榮民總醫院以及衛生福利部桃園醫院新屋分院復健科語言治療團隊合作的資料。從共有2086音框分析的結果顯示；在聲調的辨識上，倒傳遞法的錯誤率5.32%略低於SIFT法的6.6%；母音的辨識上，多層感知機的正確率(男生92.61%, 女生86.75% 小孩83.75%)及速度都略好於K-NN模型(91.67%, 86.21%, 和 80.69%)。系統的擦音辨識結果與四位評分者(男性，23-27歲) 做出的評分有79.7% 的一致性 (64組評分51組相符)；而在綜合評分上，有81.25的一致性(192筆資料156筆相符)。本研究所開發的系統除了操作簡單以外，從實驗的結果可以顯示本系統提供專業分析，亦可作為言語障礙者構音狀況評估、診斷以及復健的工具。
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本論文主要研究運用於微波及毫米波之射頻前端接收機中的低雜訊放大器與混波器積體電路。第二章為設計一單端寬頻混波器電路使用0.18 μm SiGe BiCMOS製程，所提出電路架構是利用混合型的NMOS-HBT(異質接面雙極性電晶體)達靈頓單元，比起傳統的達靈頓單元混波器可以有效地改善頻寬及轉換增益。混波器具有寬廣的射頻頻寬可從12到67 GHz，同時擁有較低的本地振盪驅動功率為2 dBm和最大的轉換增益為5 dB，並擁有最佳的性能指標，此混波器亦可當作解調器使用，其解調速度可達2 Gbps以上。 在第三章，利用砷化鎵異質接面雙極性電晶體(HBT)及高速電子遷移率電晶體(HEMT)製程技術來實現吉伯爾單元混波器，並運用電感補償技巧來改善高頻響應，同時量測驗證開關級與轉導級在不同電晶體組合下的轉換增益及頻寬結果，在四種吉伯爾混波器組合中，異質接面雙極性電晶體-高速電子遷移率電晶體吉伯爾混波器擁有最寬的頻寬及最佳的增益頻寬乘積。另外，此電路利用功率分配器及90度耦合器組成一正交混波器，進一步進行數位解調變測試，其量測到的QPSK解調變訊號頻譜的誤差向量振幅為7.4 %，並成功驗證到2.5 Gbps眼圖。 在第四章，使用0.15 μm GaAs pHEMT及0.1 μm GaAs pHEMT製程開發設計Q頻段低雜訊放大器，其可應用於寬頻帶通訊系統和電波遙測接收器上，在0.15 μm製程中低雜訊放大器頻率為21.8到45.5 GHz間，其小訊號增益高於19.5 dB，而頻率為37 GHz時有最小雜訊指數為2.3 dB，增益頻寬乘積(GBPA)為266 GHz。在0.1 μm製程中頻率為26.8到50.4 GHz間，其小訊號增益高於21.6 dB，而頻率為36 GHz時有最小雜訊指數為2.8 dB，增益頻寬乘積為395 GHz，兩者晶片面積皆為2×1 mm2。本低雜訊放大器電路皆具有寬頻、高增益、低雜訊指數及緊密的電路佈局，此外其同時擁有Q頻段低雜訊放大器中最佳的增益頻寬乘積。 最後，總結本篇論文所提出的電路設計與未來可改善的研究方向。
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由於積體電路的應用愈來愈廣泛使用在人類的生活中，因此積體電路的功能需求也愈來愈龐大，三維積體電路(3D ICs)便是在這股趨勢下產生。有別於一般所使用的二維積體電路(2D ICs)，三維積體電路增加了垂直方向的連結，也因為三維積體電路是由多個二維積體電路堆疊而成，所以三維積體電路可以利用不同製程的二維積體電路製造，這便是三維積體電路異質整合的優勢。 三維積體電路雖然有許多優於二維積體電路的特性，但仍有許多待解決的問題。隨著供應電壓的降低與頻率的增加，峰值溫度(peak temperature)與峰值電壓降(peak IR-drop)的問題愈來愈明顯，加上在三維積體電路的結構中，有低熱導率(thermal conductivity)的材質在其中，因此三維積體電路的溫度問題更加嚴重。 本篇論文提出了一個流程，可以有效地控制三維積體電路的溫度與電壓降。我們在平面規劃(floorplanning)階段擺放電路區塊(blocks)，並且考量固定框架(fixed-outline)的限制，讓我們在有限的空間做適當的使用。為了防止在擺置(placement)或繞線(routing)階段，電路區塊因為塞滿散熱型矽晶穿孔(thermal TSVs)而無法做繞線，我們提出的流程會提早考量訊號型矽晶穿孔(signal TSVs)的面積。 實驗結果可以得知提前在平面規劃階段考量熱與電壓降的問題，較在後平面規劃(post-floorplanning)階段才考量有效，但會犧牲部分線長(wirelength)來控制峰值溫度與電壓降。
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有別於穩態視覺誘發電位以定頻弦波為大腦人機介面的誘發訊號，Chirp視覺誘發電位以chirp訊號作選項閃光依據，本論文利用chirp訊號的頻率會隨時間線性變化的特性以及各選項閃爍時間與休息時間的交錯，設計變頻相位編碼的大腦人機介面。 Chirp視覺誘發電位使用的分析方法為分數傅立葉轉換，為了讓轉換公式在實現上更加有效率，本論文使用快速傅立葉轉換來實現分數傅立葉轉換以簡化實現的複雜度。 為了使視覺誘發電位的數位濾波器不需因為chirp訊號的變頻特性而使用過寬的通帶，本論文提出一方法來實現可線性調變通帶的帶通濾波器，其核心是使用分數卷積，達成在不同時間有不同通帶的數位濾波器並且能與chirp訊號的瞬時頻率匹配，此方法能提高系統的訊號雜訊比，進而提高大腦人機介面的辨識正確率。
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本研究的目的為降低應用於穿戴式裝置的心率偵測系統因動作雜訊引起的偵測誤差；此系統的心率訊號是使用光體積描記術(Photoplethysmography, PPG)從人體感測而得到的。本研究所設計的PPG感測系統包含PWM調變器、紅外線LED、光敏電阻 (LDR) 、 PWM解調器、高通濾波器、低通濾波器、和增益放大電路。此外，本研究利用三軸加速度感測器來取得PPG感測器位置的人體動作訊號，其輸出的訊號可能與心率訊號裡的動作雜訊有相當大的關聯性。加速度感測器之輸出訊號與PPG訊號被取樣並轉換為數位訊號後輸入至個人電腦內，使用MATLAB程式進行心率的偵測以及降低動作雜訊對心率偵測的干擾。主動噪音消除(ANC)演算法被用來還原因受到動作雜訊影響而造成失真的心率訊號，其中加速度感測器之輸出訊號是ANC的參考訊號。本研究之ANC演算法的性能經過實驗驗證，比較的標準是市售的一款心率帶。本研究設計的系統在有小動作干擾時的心率誤差為3.52%，在有大動作干擾時為8.81%，而在1 Hz的動作干擾下為4.32%。本研究證明了主動噪音消除法適合用來降低PPG心率訊號裡的動作雜訊，即使動作雜訊的頻率接近心跳的頻率亦然。
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盲訊號分離主要處理雞尾酒會問題，他的概念是在一個派對中，一些人同時說話，即使身旁有很多干擾，我們也可以很容易去聽某個人的談話內容，這是因為人的大腦可以自然的去分離訊號，但這個過程對於數位電路來說卻很複雜。盲訊號分離的目的為，在一個房間用多個麥克風放不同位置同時錄音，並利用這個訊號，解析原始的聲音源。 應用層面廣泛，包含行動通訊、多使用者通訊系統、吵雜環境下增強語音訊號。 盲訊號分離是以摺積性混合訊號為假設基礎，去做訊號重建之技術。混合訊號會經過短時傅立葉轉換，轉換到頻域，因為訊號源有稀疏性特性，我們可以根據空間特徵，來聚集這些特徵時頻點。特徵擷取最重要的概念就是，兩個不移動的聲源會各自產生聲波傳遞到雙麥克風，因為麥克風相對於聲源有遠近的差異，所以聲波到達麥克風有先後順序。一般來說，可以用各個聲源到兩個麥克風的相位差和強度比作為空間特徵。空間特徵是以複數型態表示，散佈於複數平面上。之後，利用k-meams 演算法，將特徵點分成N類，每一類就代表一個聲源。接下來，使用二元時頻遮罩技術將分類好的時頻點標記出來，也就是說，如果此時頻點屬於目標語音則則為1，若非則為0。最後將完整的遮罩與混合訊號做點乘，即可以得到分離的訊號。最後，將結果利用反短時傅立葉轉換，回到時域。 為了解決旋積盲訊號源分離問題，本論文提出了一個加速時頻域遮罩之盲訊號分離演算法。首先我們先定義兩個特徵參數包括了訊號的強度比以及相位差，然後利用降低資料變異數方式，讓兩個特徵的變異數相似，好處是利於K-means的收斂，再用K-Means演算法對每個頻帶的資料群聚。最後。根據群聚的特徵點，將時頻遮罩結果計算出來。 在真實環境中，我們可以依據麥克風的收錄的聲音，直接分離訊號，再以SDR(Signal to distortion ratio ) 、SIR(Signal to interference ratio) 評估訊號品質。此方法讓聚類速度加快，不僅不會降低訊號品質，演算法簡易。
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本論文目標在於設計並製作一架具有遙控探勘功能的球型機器人，其結合加速度計、陀螺儀、磁力計和無線網路攝影機，以監控機器人周邊環境並了解機器人當前狀態資訊。操控系統主要分成兩個平台，一為機器人藍芽遙控平台，接收機器人端的感測器資訊，並遙控機器人；另一平台為機器人周邊環境監控平台，用以勘查機器人前方視野及機器人在Google map上的位置資訊。機器人之驅動機構主要由擺錘和橫向重錘組成，橫向重錘的設計不同於以往重心偏移式球型機器人的轉彎機構，可使用轉矩較小且較輕的馬達驅動橫向重錘水平移動，控制球型機器人左右重心偏移位置以達到轉彎或平衡功能；另一轉矩較大的直流馬達控制擺錘擺幅和球殼轉動，以達到驅使機器人滾動之功能。為增加機器人行進的穩定度，本機器人分別對橫向重錘和擺錘之驅動馬達進行模糊控制，利用感測器回傳的機器人狀態資訊進行即時運算，控制器會對橫向重錘進行平移調整，以保持機器人左右重心平衡，使機器人能夠趨於直線前進、後退；另有一控制器於機器人行進時調整擺錘擺動幅度，控制擺錘達到靜力平衡狀態，使機器人能夠平穩的前進、後退，並維持無線攝影機不會劇烈晃動，使操控者能夠清楚看到機器人前方視野；於機器人轉彎控制，本研究利用橫向重錘平移造成機器人內部左右重心偏移的方式，使機器人機身傾斜，同時驅動擺錘擺動，以達到轉彎功能，此外，亦加入擺錘穩定態破壞控制以提升轉彎效能。由實驗結果證實，以上的控制程序確實對機器人行進和轉彎時的效能有極佳貢獻，且上述所有功能皆可成功展示。
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應用在四頻段衛星訊號接收指叉式天線，分別設計四片天線操作頻率150、400、960、2200MHz，天線架構為一端電感性饋入其餘兩端接地，並利用天線的指叉式電容控制中心頻率，調整饋入位置來阻抗匹配，各頻段天線位置的擺放是經過參數分析後最佳的調整結果，接地面尺寸為600mm*150mm*0.8mm的FR4板，150MHz天線尺寸為72 mm*38 mm*0.8 mm，400MHz天線尺寸為24 mm*23 mm*0.8 mm，960MHz天線尺寸為13.5 mm*10 mm*0.8 mm，2200MHz天線尺寸為6 mm*6 mm*0.8 mm，此篇論文提供了不同的小型化衛星訊號接收天線設計， LTE頻段的天線設計分為高頻天線與低頻天線，高頻天線利用電容性饋入來製造寬頻效果，使其-6dB頻寬覆蓋1710 ~ 2690MHz (GSM1800/GSM1900/UMTS/LTE2300/ LTE2500)，而低頻天線是用電感性饋入，並外加可變電容的方式達到可調頻率的效果，使其直流偏壓在0.52V時，-6dB頻寬包含698~787MHz，調整直流偏壓到3.62V時，-6dB頻寬包含824~960MHz，接地面尺寸為170mm*240mm* 0.8mm，高頻天線尺寸為19mm*18mm*0.8mm的FR4板，低頻天線尺寸為9mm* 10mm*0.8mm的FR4板，此篇論文提供不同的LTE天線設計方法。
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本論文對不確定性模糊系統討論了觀察器與基於觀察器下的強健控制器合成設計，文章中所討論的觀察器與基於觀察器下的強健控制器設計方法都是基於Takagi-Sugeno (T-S) 模糊系統。首先，在第二章我們引用了未知輸入設計概念與選擇設計動態觀察器模型而不是古典的觀察器模型，同時，藉由廣義反矩陣的輔助求出系統設計參數，並且由李亞普諾夫函數(Lyapunov function)推導出能使估測誤差收斂到零的條件，上述條件最後是線性矩陣不等式的型態，可由軟體工具快速有效的找出最佳解，最後，數値範例證實了文章中所提出的模糊觀察器設計方法，在有擾動環境下仍然有很好的表現。 另一個在論文中被討論的問題是對於不確定性T-S模糊系統做基於觀察器下的強健控制。在很多真實實驗中並不是所有狀態都可以量測得到，因此，在第三章中提出了基於觀察器下的強健性控制器合成方法。根據文獻指出，對於不確定性模糊系統所做的觀察器與控制器設計普遍會遇到兩個問題。第一個問題是所得到的穩定條件是雙線性矩陣不等式(Bilinear Matrix Inequalities: BMIs)，其型態無法運用現有的MATLAB Linear Matrix Inequality (LMI) 工具求最佳解，第二個問題是穩定條件有交叉偶合(cross-coupled)項，其需要用兩步驟求解法，上述的求解方法將會增加解的保守性。第三章提出的設計方法解決了以上兩個問題，達到狀態估測並回授控制器完成系統穩定之目的。最後，模擬結果展現了我們設計的觀察器與控制器是有效的。