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不同天線陣列發射角度對通道容量之研究

本論文主要研究隧道內有車子及無車子的多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple- Output, MIMO)系統之通道容量 (Channel Capacity)。多輸入多輸出可以有效的提高無線通訊系統的通道容量，因為多輸出多輸入其通道容量與天線數量呈現線性成長，帶來高傳輸率以及高傳輸品質，藉此能提升系統傳輸率。 研究使用射線彈跳追蹤法( Ray-Tracing Model )模擬多輸入多輸出的通訊訊號傳輸情形，求得長期演進技術系統(LTE)在不同的隧道(直線、彎曲)中和三種不同發射天線角度(15度,22度,30度)以及不同接收天線間距的通道頻率響應，進一步計算相應的通道容量,也提出此系統在真實環境下會遭遇的問題利用模擬途徑計算出所需的結果。在多輸入多輸出的長期演進技術系統(MIMO-LTE)中，利用通道的正規化計算出無路徑損耗之系統通道容量。　 其次，使用空間陣列( Spatial Array, SA )天線和極化陣列( Polar Array, PA )天線部署下，對於此系統通道容量的影響，以往多輸入多輸出大部分都是採用空間陣列天線，然而在某些情況之下，極化陣列天線反而比空間陣列天線來的適合，在多輸入多輸出長期演進技術系統中傳送端、接收端皆採用兩種天線陣列探討。 本論文最後結果在直線隧道中無車子的情況下極化陣列天線的通道容量比空間陣列天的通道容量來的好,以傳送天線角度而言以15度較好,有車亦是如此。而對接收天線間距( 、5 )比較以5 公尺通道容量會來的好。而以彎曲隧道而言結果與直線一樣,但是彎曲隧道的通道容量會比直線隧道來的好,因為彎曲隧道有較好的多路徑影響。

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基於隱藏式馬可夫模型與深度資訊之手語辨識 系統

一個完整的手語辨識系統會受到系統參數及特徵參數影響其辨識率，而其中，後者對於辨識率的影響程度遠大於前者。因此，在手語辨識的架構中，一個好的特徵參數將可有效的提升整體之辨識率。本論文中，我們在手語辨識系統中加入深度資訊可以更有效地定位雙手的位置。然而這樣的資訊會因為手語者不同，導致無法辨識的情形發生，所以我們利用三維座標在單位時間上的變化量作為辨識特徵，藉以解決上述問題。首先我們紀錄三維座標在時間上的變化，接著利用隱藏式馬可夫模型能學習時間軸資訊的特性，以辨識在時間上動作的變化所組成之各種手語。由於加入深度資訊，可以辨識更多樣化的手語，以及解決手語者不同的問題，同時也可獲得更高的辨識率。

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行動隨意網路中多播路由之探討

路由是組成網路的一個基礎，為了讓MANET實現，高效和有效的路由協定是一個關鍵的議題。基本上路由協定可先畫分成兩大類，單播(Unicast)和多播(Multicast)。在MANET的應用領域中，快速的開發(Rapid development)和動態的重建(Dynamic reconfiguration)是很重要的。像是戰場上的軍用設施、醫療研究、救援地點，或是參與者需要使用移動裝置並且交換訊息的場合。這些應用使得多播操作變得受到重視。像是在需要傳送多件副本資料時，即可節省很多時間。並且降低傳輸消耗(Transmission overhead)和能量消耗(Power consumption)。因此多播路由在MANET中扮演著一個極為重要的角色。 在多播路由協定中，以一個多播群組來看，拓樸的建立、群組結構的維護、資料傳輸的方式、資料傳輸路徑的途徑都是需要探討的議題。在此大方向底下，我們以拓樸建立的初始化以及資料傳輸路徑的優化為優先考量因素。因為在此階段所構成的重要性較為明顯，一個好的路由即使在傳輸方式或演算法上有較好的成效，但是在拓樸建立初期若是沒有好的基礎，也只是在挽回拓樸資訊的缺陷和誤差。再來則是資料傳輸路徑的選擇，當資料流量變大，網路頻寬固定的情況下，在路徑的選擇上變是很重要的一環。 在本論文中，以模擬結果來證明所提出之假設。我們提出的方法中，控制封包的總量，會比舊有的方法來的多，因為我們在路徑的維護上，節點會周期性廣播控制封包來做路徑的維護，並且每個節點會依控制封包來維護鄰居結點表。雖然當節點數目或群組數目較少的時候表現不亮眼，但是當數量增加，我們機制的啟用，所達到的效能可以彌補在過多控制封包使得傳輸延遲時間增加的損失。也因如此，我們在封包傳輸的成功率上，呈現出較高的表現。 整體來說，我們在控制封包的使用上，相對消耗較多資源，但是我們以額外的控制封包來增強我們在正確路徑的建立以及路徑的最佳化，以達成整體效能之效果。

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盲人避障輔助系統之設計

本論文提出了一個基於深度資訊的障礙物偵測方法。首先，應用膨脹與侵蝕，去除深度影像中細小的破碎的雜訊。代表地板分佈的V視差圖（V-disparity map）空間中，利用最小平方法（LSM）以一元二次多項式近似地板曲線，並決定地板高度的門檻值。接著搜尋深度圖像中變化劇烈且符合地板高度的門檻值的可疑樓梯邊緣點，運用霍夫轉換找出線段位置。而為了加強不同物件的邊緣特性與避免過度區域生長的問題，利用邊緣偵測將具有不同深度的物件邊緣移除。然後利用地板高度的門檻值與地面深度平緩變化的特性去除地板區塊影像；再以區域生長法將不同物件進行標籤，並分析每一個物件是否為樓梯，最後，將樓梯、樓梯邊緣和可能影響行走的障礙物，用語音的方式告知使用者其方向與距離。經室內與室外實驗證實本研究之實用性。

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電腦閱讀輔助系統之設計

本論文提出了一套能將擷取的文件影像文字校正後變成可閱讀文件的完整系統。數位相機、文件掃描器所擷取的影像在數位化時常常因為固有體積和複雜光源而造成影像扭曲。這些影響不只降低文件可讀性而且光學文字辨識的辨識效能。在這篇論文裡，我們提出了一種串聯非線性校正與線性補償校正文件的方法，僅用2D文件影像達到提高辨識率與縮短處理時間的目的。在文件校正之前先進行頁面切割[19]、文字萃取[10]的處理。首先，移除背景光源[20]之影響，使得Otsu二值化效能提升以利文件校正。第二，在移除扭曲方面使用了三次多項式的擬合方法找出最佳近似文字線進行垂直方向校正。第三，使用線性補償對單字進行水平方向校正。最後，依據建立好之文字地圖根據使用者點擊之單字或句子發音。與現有方法比較，實驗證實本系統之有效性。

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雲端運算系統中資料容錯與恢復之探討

在資訊科技的迅速進步下，資料傳輸的量也以倍數成長，因此資料的保存就更顯重要。當伺服器發生錯誤的時候，就可以馬上利用別台伺服器來修復遺失的資料，來確保資料的正確性。 檢查點(checkpoint)是容錯系統中做為資料的重要備份技術，根據不同的備份方式，備份資料以及恢復時間也就有所不同，MA [11]改進了傳統neighbor-based scheme的方式，利用互助的方式提升容錯率，且容錯率將可達到 k/2k+1。DDC [12]以矩陣方式來做備份的運算，利用矩陣相乘產生備份資料，產生出一組固定矩陣M， B為原本的資料，C為產生出來的encoded checkpoint，M*B=C，當B發生錯誤，我們想要恢復B的資料時，恢復方程式如下: M -1*M*B= M -1*C，就可算出原來的矩陣B了。G.J. code [13] 的策略是為任兩台伺服器之間，都會有間隔距離，也就是伺服器的編號差，利用這些編號差，產生出partial sum restricted sequence (PSR sequence)數列，即任意兩個數字不能重複，任兩個以上的數字總和也不能等於後面任意其中一個，在這PSR的策略下，當資料發生錯誤時，就可以立即恢復錯誤伺服器的資料。 我們所提出的方法是把六台伺服器設為一組group，並把每組group內的伺服器都給予編號，每台伺服器都會把自己的data傳給自己編號加2和加3的伺服器buffer裡，每組group都可以容忍隨意三個以下的伺服器發生錯誤，容錯率達到3/6。因為在平行處理的情況下，每組group都是同時進行的，並不會互相影響，所以不管有多少組group，運算及復原時間都跟只有一組group是一樣的，且buffer內的XOR運算只需一次。 我們用C語言建立出模擬架構，模擬的結果證明我們所提出來的方法比其他方式的容錯成功率優異許多，時間也花得較少。同時我們利用分組的概念來改進其他論文buffer內需要大量運算的缺點，因此節省運算的時間。

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使用連續漸近式類比數位轉換器架構之低壓降線性穩壓器

論文提要內容： 系統晶片會隨著製程、供應電壓定與溫度偏異而產生飄移，電路上會產生非理想的偏異，會造成系統上的不穩定，進而造成晶片的不正常工作，更嚴重而導致晶片的損壞，如何設計出一不隨製程、電壓與溫度變異且低功率消耗的穩壓器便是研究中一個重要的議題，在電路設計上使用數位電路才取代誤差放大器，因此，此論文目標為設計出一個使用連續漸近式類比數位轉換器架構之低壓降線性穩壓器。 低壓降線性穩壓器有幾項主要考量的特性參數: (1) 輸出電壓差(△V)與靜態電流(Quiescent Current, Iq) (2) 線性調節率(Line Regulation, LNR) (3)負載調節率(Load Regulation, LDR)；這些參數都與負載電流、精準度、穩壓時間有著密不可分的關係。整體電路可分為三大部分，第一部分為利用8位元連續漸近式類比數位轉換器架構，第二部分為功率電晶體的切換，而第三部分為比較器。 低壓降線性穩壓器電路的設計，產生一電壓誤差10%的電壓與一最低與最高的可承受電流，而這兩電壓與電流經由功率電晶體後，最後輸出電壓還能穩定在固定的電壓，利用連續漸近式類比數位轉換器的訊號來控制功率電晶體以達到穩定的輸出電壓，並且降低在穩態中，所消耗的靜態電流。首先利用比較器來比較輸入電壓與原供應電壓的誤差來控制回授電阻的切換。第二利用電流的變化來切換回授電阻並控制功率電晶體的開或關。最後第三點，在設計連續漸近式類比數位轉換器架構和比較器部分，盡量降低DC電流消耗以節省整體的電流消耗。

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一種結合直交表與響應表面模型於天線設計的創新方法

本論文提出一種結合直交表與響應表面模型以設計天線的創新方法—稱為改良式等差田口最佳化法，將其用於π型天線的設計，設計流程和同樣使用連續直交表的等差田口最佳化法類似。 設計流程大致包括下述的步驟: 1)決定參數的搜尋範圍，2)利用直交表以提供取樣點並進行模擬/實驗，3)並根據模擬/實驗結果將天線設計流程所需的輸入及輸出間之關係建立成響應表面模型(本研究採用MQ函數來建立響應表面模型)，4)針對響應表面模型，以全域搜尋法來搜尋該代參數的最佳解，5) 依循將搜尋範圍以等差逐代縮減的過程，依序進行迭代實驗，以達到收斂得目的。 本研究提出的改良式等差田口最佳化法捨棄建立響應表以獲致當代最佳位準組合的步驟，改以建立響應表面模型取代，再針對該響應表面模型，使用全域搜尋法來搜尋該代參數的最佳解，這是本論文的主要貢獻。 　　針對兩種雙頻π型天線，本研究以上述引入響應表面模型概念的改良式等差田口最佳化法進行迭代設計，並將結果與之前應用等差田口最佳化法進行設計所獲致的結果進行比較。研究結果顯示使用響應表面模型確實能更精確地描述天線設計流程的輸入與輸出間之函數關係，因此，經由較少次的迭代實驗(指耗時的HFSS 的function calls)便能獲得符合規格要求的參數組合。

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基於B-Spline曲線之六軸機械手臂繪圖系統

本論文依據B-Spline曲線演算法來設計實現一個六軸機械手臂繪圖系統，讓使用者可以快速有效的設計一些圓滑曲線來符合一個想要描繪的圖形，並且讓ABB IRB 120六軸機械手臂實際的描繪出這個圖形。由於B-Spline曲線演算法只需少量的控制點即可以產生曲線，並且可以任意更改部分區域的曲線形狀，所以本論文以B-Spline曲線演算法來建構這個繪圖系統。本論文先以MATLAB軟體設計一個可以在個人電腦上操作的軟體平台，讓使用者可以在這個軟體平台上，依照所要繪製的圖形來新增或移動控制點。當使用者依據B-Spline曲線演算法來設計出一個滿意的曲線時，就可以在這個平台上找出這些控制點的位置座標。然後在ABB的教導器Flex Pendant上輸入這些控制點的位置座標，本論文是以矩陣式B-Spline曲線演算法來執行曲線的繪製工作，讓六軸機械手臂可以繪製出與使用者在軟體平台上所設計的圖形曲線。在與傳統之點到點方式和ABB機械手臂內建之圓弧軌跡方式的功能比較上，從實驗結果可知，本論文所實現的機械手臂繪圖系統確實可以快速有效的讓機械手臂描繪出想要的圖形。此外，一些座標轉換公式用來讓機械手臂可以將圖案繪製在一個指定的3D曲面上。

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應用於多重視角點雲合併之增強型3D RANDSAC RGB-D映射演算法

本論文提出了一個增強型的多視角點雲合併方法，可應用於建立三維物體點雲模型及三維環境點雲地圖。本論文所提出方法的貢獻分為兩部份：第一部份為濾除點雲資料周圍之誤差對應點，加強點雲對應點準確率；第二部份為提出改良型目標函數，加強點雲合併的完整性。在第一部份中，由於Kinect攝影機在擷取點雲時，影像邊界附近的點雲資料都會出現誤差，為了不讓此誤差點雲影響點雲合併的結果，本論文提出一種方法濾除在此誤差演雲上的對應點來加強合併的結果。在第二部份中，現有點雲合併演算法通常是透過目標函數所計算出的誤差數值估測合併兩點雲的轉換矩陣，因此目標函數的精確度會直接影響點雲合併完整度。現有點雲合併演算法的目標函數通常都只有計算一種方向的誤差數值，因此得到的誤差數值可能會比較不準確。為了解決此問題，本論文亦提出了一種增強型的目標函數，此目標函數同時計算出兩種方向之誤差數值，能提供精準的點雲合併結果。由實驗結果中可發現，本論文所提出的增強型點雲合併演算法在點雲合併結果的完整度及運算效能上，確實較現有演算法方法為佳。