中央大學電機工程學系學位論文
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過去的研究顯示適應性方向性麥克風策略具有低運算量以及高除噪的特性，可以根據噪音位置的變動適應性地改變系統的指向性達到除噪的效果，不過當雙麥克風之間不匹配時，所接收進來的訊號必然會有相位或大小的差異，若未處理雙麥克風在匹配上的問題，將會降低除的噪效果。 本研究目的是在可自動情境分類之雙麥克風除噪系統的適應性方向性麥克風策略中加入自動匹配系統，讓此除噪系統不會因為雙麥克風之間不匹配的問題，使除噪效能大大的降低。本研究先使用MATLAB(The MathWorks, Natick, Massachusetts, USA)軟體中的Simulink模擬軟體模擬雙麥克風在各種不匹配的狀況下，對於心型指向性產生的影響；並藉由本研究所發展的自動匹配演算法，在各種不匹配的狀況下能自動補償使得心型指向性成功的修正為理想的情況。接著將自動匹配演算法實現在TMS320C6713開發板(Texas Instruments, Dallas, Texas, USA)上，並與未匹配前的除噪系統進行比較。主觀評量方面經由HINT Pro聽力檢查儀(Bio-logic, Chicago, IL, USA)對八位受測者在不同的噪音環境下進行語音接收閾值(speech reception threshold, SRT)的測試，實驗結果顯示加入自動匹配後的除噪系統經由自動情境分類控制後，使得SRT改善能夠有明顯提升的效果，而且比未加入自動匹配前的除噪系統有比較好的語音理解度結果。 語音品質的評估方面使用語音品質客觀評量(perceptual evaluation of speech quality, PESQ)作為指標，實驗結果顯示，在訊噪比(signal-to-noise ratio, SNR)超過15dB以上時，加入自動匹配的麥克風系統比未加入時獲得更好的語音品質，自動情境分類系統控制除噪策略開啟的PESQ指標有更低的失真影響。而在15dB以下時，加入自動匹配後的麥克風系統能夠準確地辨別噪音並降低自動情境分類系統造成的語音失真。由以上實驗結果驗證加入自動匹配系統能夠有效的提升語音理解度，並使得自動情境分類的結果更為準確。
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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語音上的治療以及復健。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構音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。為了評估此系統的實用性、功能性以及正確性，本研究透過與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的合作，經由人體測試委員會的核准之後，利用電腦收錄了共十三組 (其中包含八位成人，五位小孩；九位男性，四位女性)音訊來做後續的結果分析以及比較。根據實測結果顯示，本研究實現了一個可以呈現出正常語者與具有構音障礙之個案的構音差異的可見式語音診斷與復健系統。此外，透過與Praat軟體比較的結果顯示，本研究的系統較適合於使用者在比對、分析、訓練以及復健上使用，且兩者在功能性 (頻譜，聲譜，基頻等)的使用上會得到近似的結果。總而言之，在臨床上，語言治療師可運用此系統作為評估、診斷以及復健構音障礙者發音狀況的工具。
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為了建構人體真實大小的舌頭模型以及了解舌頭肌肉分佈，本研究利用影像分割演算法來自動分割口腔磁振影像中舌頭的部分，再將舌頭二維影像建構為三維舌頭模型。為了改善先前研究對於口腔磁振影像的問題，本研究依據先前研究之建議於等位函數法中結合先驗形狀法與模糊分群法。每組個案之首張切面先經由模糊分群法處裡，使得影像中灰階對比增加進而讓等位函數演化較容易；非首張切面之初始輪廓則利用前張切面之輪廓結果來自動計算初始輪廓，並且透過先驗形狀等位函數法讓輪廓演化至目標邊界，最後利用梯度向量流蛇模型平滑化輪廓，達到全自動地對口腔磁振影像分割出舌頭構造。結果評估是將本研究結果與專家手動分割結果做比較，主要評估方法有百分比差、均方根差以及相似係數，其中以相似係數對於分割結果較靈敏，而八組個案結果之平均相似係數值為0.898，顯示本研究自動分割結果對於專家手動分割結果有很高的相似度，而分割結果之三維重建舌頭影像外型上與手動分割之結果亦大致相同。本研究成功地利用模糊分群法有效提升等位函數對於首張切面的分割結果以及利用前張分割結果作為先驗形狀，並且透過自動計算初始輪廓來提高等位函數法的分割結果。
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本文目的在於開發應用程式在Android智慧型手機上應用，系統包含人臉偵測和人臉辨識兩部分。第一部分為人臉偵測，第二部分為人臉辨識，因為人臉偵測是人臉辨識的前置作業，其結果足以影響整個系統的效能，所以簡易人臉偵測和辨識，極為重要。由於本應用程式是即時系統，如何準確、快速地定位出人臉區域是開發辨識系統的主要目標。當影像輸入時，系統先利用顏色資訊從背景中分離出可能是人臉存在的膚色區塊，接著利用人臉區域中存在眼睛和嘴唇的區塊特徵，擷取出並改良之，然後再利用的人臉的幾何關係標定出正確的人臉位置，再以主成分分析的方法，簡化資料，再進行人臉辨識。
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本論文以降低傳統Systolic Sorted QR分解的運算成本為研究目標。我們深入的研究了QR分解在Systolic架構下造成的CORDIC閒置問題以及傳統模擬不夠仔細下造成的Word-Length遷就問題。我們提出了CORDIC Reusing設計以利大幅的縮減硬體面積並增加CORDIC使用率，藉由仔細的硬體模擬而排除了不必要的Word-Length遷就，再搭配刪除不必要之排序級數來縮減排序電路。本論文以4x4 MIMO系統的需求設計了高速且低複雜度的Modified Systolic Sorted QR分解電路，相較於傳統之Systolic Sorted QR分解，本論文所呈現的硬體總縮減量高達33.8%。最後使用TSMC-90 nm製程來實現所設計之電路，以驗證所提出之電路設計措施的有效性。
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在本論文中之多頻帶通濾波器(四頻帶通濾波器:f1：1 GHz, FBW1：3%, |S21| =2.7 dB; f2：1.5 GHz, FBW2：2.1%, |S21| =2.3 dB; f3：1.93 GHz, FBW3：1.1%, |S21| = 3.9 dB; f4：2.15 GHz, FBW4：0.9%, |S21| = 4 dB)、(五頻帶通濾波器:f1：1 GHz, FBW1：3%, |S21| = 2.7 dB; f2：1.4 GHz, FBW2：2.7%, |S21| = 3.2 dB; f3：1.8 GHz, FBW3：1.9%, |S21| = 3.3 dB; f4：2 GHz, FBW4：2.2%, |S21| = 3 dB; f5：2.2 GHz, FBW5：2%, |S21| = 2.8 dB)、(六頻帶通濾波器:f1：0.8 GHz, FBW1：2.3%, |S21| = 2.9 dB; f2：1.2 GHz, FBW2：2.9%, |S21| = 2.34 dB; f3：1.4 GHz, FBW3：3.3%, |S21| = 2.59 dB; f4：1.8 GHz, FBW4：3.2%, |S21| = 2.24 dB; f5：2.2 GHz, FBW5：2%, |S21| = 2.67 dB, f6：2.5 GHz, FBW6：2%, |S21| = 2.64 dB)與四工器(f1：1.1 GHz, FBW1：2.3%, |S21| =3.1 dB; f2：1.4 GHz, FBW2：2.1%, |S21| =3.4 dB; f3：1.7 GHz, FBW3：2%, |S21| = 3.1 dB; f4：2 GHz, FBW4：2%, |S21| = 2.35 dB)使用半集總共振器(Semi-Lumped Resonator)所設計。因為分佈式耦合饋入技術所具有之低負載效應，因此不需要使用任何匹配網路用來設計多頻帶之電路。每一個通帶都是由一對共振器所控制，能夠增加設計上的自由度，而且使用分佈式耦合技術降低頻帶之間之負載效應，即可將多個通帶整合在一起。另外，由於使用source-and-load coupling的方式，它可以製造多重路徑與產生傳輸零點以提升通帶之選擇度。 最後，在本論文中以實作的方式之驗證設計電路的方法是正確的。
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現代戰爭趨勢除了講求精良的武器設備外，精密且迅速的資訊更新系統亦是重要的一環，因此電子戰著實為成為戰場中的重要手段，為了有效針對電磁波訊號進行分類、辨識、定位與分析，進而獲得不同目標的信號特徵，使得武器系統能夠發揮最大功效，本論文利用多種訊號處理方法以增強及分析期望目標的訊號。首先以獨立成份分析法(Independent Component Analysis，ICA)作為訊號處理的基礎，得以將期望目標與其他干擾訊號分離。獨立成份分析被廣泛的應用在解決未知訊號分離的問題上，本篇論文係利用各目標之雷達訊號彼此為統計獨立的特性，將各訊號源予以分離，並經由訊號的時間、頻率、空間特性，選擇適當的獨立成份(Independent Component)進行訊號重建，以達到分離並濾除背景雜訊的目的。再以線性限制最小變異空間濾波器(Linearly Constrained Minimum Variance，LCMV)空間濾波器，針對期望目標行最佳化偵測，線性限制最小變異空間濾波器則基於多通道陣列雷達對於單一方向波源會有最小濾波總能量(Minimum Covariance)的假設，能夠依照波源訊號的特性，自適性的計算出最佳的通道權重(Channel Weight)，以達成最佳化的波束寬度(Beam Width)，萃取出所需要的訊號。最後以希爾伯黃轉換(Hilbert-Huang Transform，HHT)針對信號特徵進行分析，希爾伯黃轉換對波束構成濾波器所萃取的訊號進行時頻特徵分析(Time-frequency Analysis)，利用希爾伯黃轉換的可適性訊號處理特性，進一步將待測物的雷達訊號分解為許多具有不同時頻特徵的經驗模態函數(Intrinsic Mode Function， IMF)，並建立資料庫予以分類整理。
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本論文主要研究使用達靈頓對實現微波及毫米波寬頻混波器，並可應用於無線通訊射頻接收機。論文中以寬頻混合達靈頓架構為基礎延伸出三種不同架構的寬頻混波器，分別為單端式達靈頓寬頻混波器、達靈頓寬頻分佈式混波器和達靈頓寬頻雙平衡式混波器。論文最後一部份為結合振盪器之升頻混波器研製。 單端式混波器使用砷化鎵0.25 μm假晶格高速電子遷移率電晶體(pHEMT)製程技術完成。電路設計使用達靈頓對可進一步降低本地振盪功率，達到寬頻及轉換增益的特性。所提出電路利用方向耦合器來耦合射頻訊號和本地振盪訊號，射頻頻寬從10到40 GHz，本地振盪驅動功率只需-5 dBm，最大的轉換增益為13.2 dB，擁有好的性能指標為3.22 GHz/mW。 達靈頓寬頻分佈式混波器使用0.18 μm SiGe BiCMOS製程完成，所提出的架構是利用混合結構NMOS-HBT(異質接面雙極性電晶體)達靈頓對實現分佈式閘極驅動混波器的增益單元裡，比起汲級驅動分佈式混波器，有效地降低本地振盪驅動功，同時具有高轉換增益。所提出電路利用二階Wilkinson功率合併器來耦合射頻訊號和本地振盪訊號，射頻頻寬可從2到67 GHz，其本地振盪驅動功率為0 dBm，最大的轉換增益5 dB，並擁有最佳的性能指標4.96及較小的晶片面積0.41 mm2。 達靈頓寬頻雙平衡式混波器是將達靈頓對、功率分配器及馬遜(Marchand)平衡非平衡轉換器應用到電路設計上，其射頻頻寬從30到67 GHz，本地振盪驅動功率為2 dBm及最大的轉換增益-5 dB，並且保有雙平衡式混波器的特性，良好的雜散訊號響應抑制量為40 dBc及埠對埠訊號隔離度大於30 dB。 自振式升頻混波器利用2 μm砷化鎵異質接面雙極性電晶體(HBT)及0.5 μm高速電子遷移率電晶體(HEMT)製程技術完成，論文主要探討混波器與壓控振盪器的結合，模擬分析四種組態的自振式混波器。由分析結果得知，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、最佳的增益頻寬乘積和較佳的相位雜訊。量測振盪頻寬範圍從19.51至21.17 GHz，在中心頻率20.34 GHz下，距偏移中心頻率1 MHz量測之輸出相位雜訊為-123 dBc/Hz。當自振式混波器操作為升頻器時，量測的上旁波帶轉換增益為-16 dB，輸入的1 dB增益壓縮點為-7 dBm。 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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近年矽鍺整合技術逐漸應用於電子元件及光電元件，係利用鍺元素具備之高電子電洞遷移率及窄能帶的特點，可以製作出高響應度、高頻率的電子元件，但由於矽/鍺元素之間具有4％以上的晶格常數不匹配，使矽鍺異質磊晶在整合上有一定的困難。一般使用的方法是直接磊晶鍺於矽基板上，但是此方法需要使用到昂貴的超高真空機台，且磊晶成長慢、所需時間長，才能得到高品質單晶鍺，會增加製程的成本以及積體電路整合的困難性。 一般所提到的快速熱熔異質磊晶成長法係先於矽基板上沉積絕緣層，在絕緣層上方蝕刻出約1X1 µm^2的開口作為晶種視窗區，再沉積高品質單晶鍺做為晶種，沉積非晶鍺於晶種視窗區上方，並沉積非晶絕緣層覆蓋非晶鍺的區域，將試片利用快速熱熔異質磊晶成長法重新排列非晶鍺晶格結構，以此方法得到高品質的單晶鍺，並且大幅降低熱預算和降低矽/鍺異質接面的整合難度。 在本論文中的實驗直接將非晶鍺漸鍍於矽基板上，再沉積非晶絕緣層進行包覆其非晶鍺區域，進行快速熱熔異質磊晶重新成長出高品質鍺，並利用TEM、SEM及拉曼光譜觀測重新排列的鍺品質，針對矽鍺接面產生的缺陷進行探討。後續利用所成長的高品質鍺，經由元件結構設計製作垂直式PIN光偵測器，同時量測其光響應特性及表現。
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本論文致力於設計一套只需使用三個電極的穩態視覺誘發電位(steady state visual evoked potentials, SSVEP)大腦人機介面(brain-computer interface, BCI)。不同於一般利用商業性產品架構出來的大腦人機介面，本論文提出一套利用場可程式邏輯閘陣列(field programmable gate array, FPGA)為基礎之全系統設計。此外本論文還將採用自適性閃爍頻率調整策略來提高不同使用者於操作系統時的效率，並結合脈衝責任周期的調整來提高穩態視覺誘發電位的強度，這個部分很少被其他論文所討論。雖然低頻的閃光訊號可以誘發出較明顯的穩態視覺誘發電位，但是低頻的閃光容易造成使用者的不適與疲憊，因此本系統採用中高頻率來設計閃爍光源。 此系統使用以發光二極體(light-emitting diode, LED)為閃爍光源的閃光面板來誘發使用者的穩態視覺誘發電位。另外還將設計一套穩態視覺誘發電位放大擷取電路與一套以場可程式邏輯閘陣列為基礎之訊號處理系統來處理所擷取到的腦電訊號(electroencephalography, EEG)。在系統架構上，採用三模式型態來實現完整的訊號處理流程；此三組模式分別為閃光頻率/責任週期選擇模式、校正模式或應用模式。其中的閃光頻率/責任週期選擇模式主要用於找出於24到36 Hz中適合使用者使用的兩個最佳頻率與配合此頻率的適當責任週期。當完成閃光頻率/責任週期選擇模式後，此系統會切換到校正模式與應用模式，讓使用者可以開始利用此閃光面板來操作周遭的電器。此外本系統使用相位編碼技術來擴展單頻/單命令為單頻/多命令。最後實驗結果顯示此論文提出的系統有良好的性能，在平均正確率上高達95%，且平均單一命令產生時間(command transfer interval, CTI)為4.4925秒。