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以灰色多項式內插法為基礎之時間域錯誤隱藏方法

今日以封包在網路通道傳送壓縮視訊已經相當普遍。然而，如果封包傳送在易錯的網路通道時，可能會造成封包遺失，進而影響到壓縮視訊的品質。例如，一個封包的遺失可能導致整張畫面不能解碼，也可能會傳遞錯誤到後續畫面。為了解決這個問題，所以在解碼端加入錯誤隱藏方法來解決因封包遺失產生解碼畫面品質不良的問題。也就是說，利用錯誤隱藏方法來修復封包遺失所造成畫面中的錯誤區塊。 本論文提出一個基於灰色多項式內插法(Grey Polynomial Interpolation, GPI)之時域錯誤隱藏方法(Temporal Error Concealment, TEC)，簡稱為TEC/GPI (TEC with GPI)。在TEC/GPI方法中，分為兩個部分：錯誤區塊檢測與錯誤區塊修復。在錯誤區塊檢測方面，我們分為規則錯誤區塊和不規則錯誤區塊的檢測方法，在錯誤區塊修復方法，我們使用邊界匹配演算法(Boundary Matching Algorithm, BMA)在向前和向後去找到可利用的參考畫面中, 再尋找參考區塊。根據錯誤區塊檢測找到錯誤區塊的位置與在前後張參考畫面找到的參考區塊，接著我們就使用TEC/GPI來修復錯誤區塊。 最後，我們以模擬來驗證所提出的TEC/GPI方法，並且與其他相關錯誤隱藏方法進行比較。本論文以H.264為例子進行模擬，結果顯示不論在客觀的PSNR或是主觀的視覺品質方面，平均而言我們所提的TEC/GPI錯誤隱藏方法均優於其他方法。

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以邊界雜訊檢測與中值濾波為基礎之雜訊消除方法

本論文的目的是提出有效消除雜訊的新方法，以提升恢復影像的品質。目前在影像雜訊消除方面的主流研究方法，可分為兩部份：雜訊檢測與雜訊取代。在雜訊檢測方法中，一個常用的方法是以邊界為基礎的雜訊檢測方法。然而以邊界為基礎的檢測方法若是邊界設定不適當將導致雜訊像素無法消除，以致嚴重影響恢復影像的品質。為了改善這個問題，我們提出了三個以邊界為基礎的雜訊檢測方法：MBDND_1、MBDND_2與NDEND。MBDND_1與MBDND_2主要是修改了文獻[1]的BDND (Boundary Discriminative Noise Detection)雜訊檢測方法中的像素分群不等式，因此我們稱這類方法為MBDND (Modified BDND)。本論文提出的第三種以邊界為基礎的雜訊檢測方法，主要是依照估計雜訊分佈來決定雜訊檢測所需要的邊界。這個方法稱為NDEND (Noise Detection Based on Estimated Noise Distribution)。模擬結果顯示我們所提出的MBDND_1、MBDND_2與NDEND方法的檢測性均能優於BDND。 雜訊取代的主要目的是根據雜訊檢測結果，以非雜訊像素取代雜訊像素。在雜訊取代方面，我們發現以中值濾波為基礎的方法中，使用的視窗大小會影響恢復影像的品質。使用較大的視窗會導致較大的平滑效果，而使用較小的視窗往往會有較好的對比。基於上述的觀察，我們提出適應性近鄰中值濾波器(Adaptive Neighborhood Median Filter, ANMF)的雜訊取代方法。ANMF方法有三種類型分別為ANMF_1、ANMF_k和ANMF_K。第一類型ANMF_1以最近鄰非雜訊像素取代中心雜訊像素，第二類型ANMF_k是以視窗內所有非雜訊像素的中值取代雜訊像素，第三類型ANMF_K則需要視窗內非雜訊像素總數不小於K時，才會以其中值取代中心雜訊像素。模擬結果顯示ANMF_1與ANMF_k 方法具有不錯的恢復影像品質，而ANMF_K方法的結果則取決於K值的大小。此外，在模擬中所提的ANMF方法也與文獻[1]的雜訊取代方法，姑且稱之為MNASM (Modified Noise Adaptive Soft-Switching Median)，進行比較，結果本論文的方法所得到的恢復影像具有較佳的品質與較多的細節。 最後，我們將NDEND檢測方法與ANMF_k 取代方法整合成一個雜訊消除方法，稱為NDEND/ANMF_k 方法。並與文獻[1]的BDND/MNASM雜訊消除方法比較，結果顯示本論文所提的NDEND/ANMF_k 方法，不論在椒鹽或隨機值脈衝雜訊的表現上，均優於BDND/MNASM雜訊消除方法。

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災難區域人群疏散路徑之動態導引

近年來，由於台灣經濟的快速成長，台灣地區的建築物規模逐漸以大型化與多層化，各類型的災難每年造成嚴重的人數傷亡與財物損失，有效保障生命的安全，消防安全設備的有效監控和管理已成為一個重要的課題。本論文利用災難感測器探討出一套緊急逃生導引系統，當有緊急事件發生時，計算路徑上的人群擁擠度與危險指數，據以規劃災難疏散逃生路徑導引，可以提供準確快速的在災難發生時讓人群可以更正確與快速分散逃生的功能，保障處於災難現場人數可以了解正確逃生方向以確保安全，本系統的資料架構上可應用於各種的網路通訊環境，加上介面化的感測器配置與路線規劃，可使用於各種不同環境的應用，在路徑規劃上以本身節點的相鄰資訊達到路徑上較短的導引規劃，達到導引人群較安全路線的前往出口。

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開關訊號流程圖建模技術於多階串聯反流器之應用

本篇論文利用一圖形化的技術，也就是開關訊號流程圖的建模技術，來建立多階串聯反流器之大訊號模型。本文提出以虛擬開關與虛擬開關函數的概念並結合了開關訊號流程圖技術，可避免用過去一般的建模過程，需要複雜的數學運算，因此透過本文之開關訊號流程圖建模技術，便可很容易推導出多階串聯反流器之大訊號模型，並且於商用軟體中建立其模型之分析系統。此大訊號開關訊號流程圖模型，可建於MATLAB/SIMULINK的環境下加以模擬，以得到時域的分析結果。而針對開關訊號流程圖模型的模擬結果與PSPICE的模擬結果相較可知，其輸出波形非常接近。且在相同的模擬條件下，使用開關訊號流程圖模型所花費的執行時間比PSPICE執行時間要來的更短，即使是加入空白時間(Blanking-time)的情況下。

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支援播放設備平移之串流多媒體播放機制

在現今透過網際網路去傳送或接收串流多媒體影音時，多半運用到串流多媒體技術中的RTSP機制，如果使用者需要中途轉換設備，不但因新設備與原先設備參數的不同，必須先切斷原先的連線後再以新設備重新連線，而且在做轉換時，因原先的連線已被切斷，在擁塞的網路環境下，要重新與遠端的多媒體伺服器做連線，往往需要耗費較多的時間，所以，本篇透過一般家庭常用的閘道器，來縮短在設備轉換時，所需重建連線的時間，並提供緩衝儲存的環境，在使用者做轉換設備後，仍然可以觀賞到未觀賞的影音資訊。

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分散與階層式無線感測網路定位演算法

在無線感測網路(Wireless Sensor Networks, WSNs)中發展位置感知系統是未來的趨勢也是一項具挑戰性的議題。由於感測網路在先天上的限制，我們提出一個以分散與階層式的定位演算法。此方法不受感測器在通訊距離上的限制，而且能降低感測網路在建構位置感知系統的成本。 在我們的演算法中利用數項定理和概念來完成分散與階層式的位置感知運算。這些方法包括利用根軸定理來估算Target node的位置、以標準差的概念來獲得較適當的測量距離、利用餘弦定理和笛卡爾座標系統來修正位置解的精確度。此方法經過大量的模擬實驗，其結果顯示我們所提出的演算法能夠有效地改善估算位置的精確度，以及在各階層中亦能得到預期的成果，另外也有效的降低位置感知系統的建構成本。

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無線射頻辨識系統預防碰撞演算法之設計

近年來，由於無線通訊技術的發展與進步，使得無線設備被廣泛使用在各種領域之中，而無線技術的成熟、手持式設備功能的提昇，更促成行動通訊、行動計算的可行性，前述技術的應用為人們帶來更多的便利性及多元化的服務。無線射頻辨識系統(Radio Frequency Identification, RFID)為無線通訊中一項新興的應用，無線射頻辨識(RFID)系統乃是一種透過無線射頻(RF)技術的自動辨識系統，簡而言之，此項技術是透過無線電波來傳遞識別資料，可用來快速辨識出環境中各種不同用途的tag，透過tag中所預存的資訊來取得所需的各種資料。當多個tag同時傳送它們的唯一識別碼(Unique Identification, UID)給reader時，則會造成辨識上的干擾，造成reader無法準確的辨識出每一個tag的UID，此現象稱之為tag碰撞，故需要設計一個有效預防碰撞演算法，來改善reader的辨識率，以達到快速準確辨識出每一個tag，此為目前RFID重要且熱門的研究議題。 在此論文中，我們提出了一個有效預防碰撞的方法，稱之為bit competed algorithm(BCA)，來改善無線射頻辨識系統辨識上所發生的碰撞問題，進而提昇系統的辨識效能。在我們所提出的方法中，reader會將同時回應請求傳送訊息之tag的UID進行優先權競爭，所利用的技巧為以簡單布林代數的或運算(Boolean OR)進行逐位元(bit-by-bit)優先權競爭。我們進行大量電腦模擬分析，並和已被提出的預防碰撞演算法進行比較，實驗的結果顯示我們所提出的方法可有效改善碰撞問題，提昇系統整體的效能，比其他方法有更佳的效能。

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Folding-in、SVD-Updating、Folding-up、Eigenvalue analysis演算法在改善隱含語意索引於大型語料庫之效能比較

隱含語意索引(Latent semantic indexing)為一種普遍的資訊檢索的技術，藉由著奇異值分解(Singular value decomposition, SVD)將詞彙-文件矩陣(term-document matrix)的維度縮減並藉此濾除文件中之雜訊，以增強檢索之準確度。LSI除了應用在資訊檢索上，影像檢索、Cluster、跨語言資訊檢索(Cross-Language Information Retrieval, CLIR)以及Crawler都可以使用LSI的技術。然而LSI受限於無法處理大量資料以及SVD運算時間過長的缺點使得無法普遍的被應用。 本篇論文探討了先前先進針對LSI的缺失所提出的演算法進行實作與互相比對。首先針對無法處理大量資料的問題，參考了folding in、SVD-updating與folding up這三種演算法；針對SVD處理運算時間過長的問題參考了Eigenvalue analysis的方式。然而本篇論文將這幾種演算法進行互相的配對進行準確度與執行時間的比較。在進行比較的對象我們採用MED、CISI、CRAN三個小型的語料庫；大語料庫則使用NTCIR所提供的CIRB040r的大型語料庫以及我們從中文維基百科下載的維基語料。從這些實驗中希望得到在不同的演算法搭配在各種語料庫上是否能得到所期望的效能。

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胡椒鹽雜訊濾除之比例積分濾波器設計

本論文提出以比例積分控制器之概念，來設計一濾除胡椒鹽雜訊之濾波器，稱之為比例積分濾波器(PI-remover)，同時在雜訊偵測上與補償目標值是利用修改後之自適性中值濾波器為依據，而濾除雜訊方面則是結合了比例積分控制器的概念，針對雜訊點將欲補償之誤差值及累積誤差值乘上比例參數與積分參數，以達到補償的效果。由實驗結果可知，利用比例積分濾波器所重建之影像品質與效能，皆比傳統的自適性中值濾波器來得優異，並且能有效的濾除胡椒鹽脈衝雜訊達90%。

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建構網路監控錄影系統之自動安裝系統開發

本篇論文成功開發利用Live CD與Live USB自動安裝PCNVR（Personal Computer Network Video Recorder, PCNVR）系統。利用Linux系統來建置網路影像儲存設備，可以透過網路同時錄影至多台NVR中，以解決傳統影像儲存設備影像資料不易備份問題。利用Live CD與Live USB自動安裝方式來解決一般使用者安裝上的問題。為了增加儲存可靠度分別建置了4 HDD、15 HDD與RAID 5三種不同平台的NVR系統以供不同客戶需求。主要建置交叉編譯的環境，並且在編譯平台 (Host) 利用交叉編譯來建置目標端 (Target) 系統，將建置完成Target系統放入Live CD與Live USB中。