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發展套用合成少數類過取樣技術於心電訊號頻譜及離散小波參數並結合機械學習/深度學習的睡眠呼吸中止/低通氣量的辨識演算法

為了解決dwt單位的問題，作者阮氏黃莊 這樣論述：

本研究旨在使用心電圖之連續小波轉換時頻圖以及離散小波轉換作為特徵，結合深度學習演算法以及機械學習演算法，並搭配套用合成少數類過取樣技術(SMOTE)，用於辨識睡眠中的睡眠呼吸中止/低通氣量之演算法。本研究採用成大醫院睡眠中心所提供之資料庫以及MIT Physionet Sleep Apnea資料庫。在成大醫院所提供的睡眠多通道生理訊號中，本研究先以k-fold交叉驗證方法，當使用60秒為一判斷單位，在不使用以及使用SMOTE可分別得到94.7%以及95.5% 的準確率。當使用10秒為一判斷單位，在不使用以及使用SMOTE可分別得到84.9% and 93.8% 的準確率。接著使用Leave-

one-subject-out交叉驗證方法，平均辨識準確率為82.3%。在MIT Physionet Sleep Apnea所提供的睡眠多通道生理訊號中，本研究比較了深度學習以及機械學習演算法在60秒的判斷單位下、判斷是否有呼吸睡眠中止，深度學習演算法達到 93.4%、機械學習得到85.2%的辨識率。Leave-one-subject-out交叉驗證方法的準確率則為83.1%.。本研究成功了使用套用合成少數類過取樣技術、心電圖訊號、深度學習/機械學習演算法達到辨識睡眠呼吸中止、睡眠低通氣量、睡眠正常呼吸的目標。

以薄壓電圓板激發超音波導波進行平板結構損傷 檢測的研究

為了解決dwt單位的問題，作者許藏多 這樣論述：

　　在船舶、航空及建築產業等類大型結構物中，常會因為結構面臨壽命年限及劣化影響而變得不堪使用，使結構在耐久性、安全性方面無預警地產生變化，造成人類生命財產的損失與危害。為避免這種損害無預警地發生，常會對可能造成重大危害的結構物進行定期性的非破壞檢測，以防患於未然，避免人身財產之損失。非破壞檢測的方法有許多種，傳統上使用體波(Bulk waves)進行結構內部損傷診斷的超音波檢測即是其中之一。　　傳統的結構超音波檢測方法是使用專用超音波檢測儀器配合一組或多組送波器與收波器，使用體波對結構內部進行發波與收波檢測，以人工方式逐點診斷損傷之有無，除了檢測時間耗時甚久之外，而且儀器操作者也需要經過養成

訓練後，經過資格檢定才能正確判斷超音波訊號，做出結構損傷與否的決定。這種傳統的結構超音波檢測方法具有以下幾項缺點：(1)專用檢測儀器昂貴(便宜的約數十萬)、(2)操作人員需要長時間養成訓練、(3)非破壞檢測時間耗時甚久、(4)只在某時間點進行定期性檢測，無法及時發現意外的突發狀況。　　有鑑於上述傳統結構超音波檢測方法的缺點，本研究針對此類結構物損傷的超音波檢測方法進行創新式的技術性原理探討。首先，使用超音波導波(Ultrasonic guided waves)檢測以增加結構損傷的檢測範圍，避免超音波體波進行結構損傷檢測時耗時甚久的缺點。其次，捨棄昂貴的超音波檢測儀器的使用，以低價容易取得之薄壓

電圓板作為超音波的送波器與收波器，並且可望在未來將整個超音波結構健康狀態監測系統(Ultrasonic structure health monitoring system)進行IC化後，達成結構損傷的線上即時(Online real-time)監測系統的開發，除了可免去人工操作的費時費工問題，並且可以加入無線訊號發送器後，將任何突發狀況通知監控管理中心，徹底避免生命財產的損失。　　基於上述結構健康狀態監控系統的創新性構想所需，本研究使用市售的廉價薄壓電圓板，將其貼附於平板結構表面作為超音波導波之送波器與收波器，探討使用超音波導波中的藍姆波(Lamb wave)的非對稱模態A0，進行平板結構損

傷檢測之研究。使用壓電材料製成的壓電圓板在平板結構上產生超音波導波，當此具有頻散特性的導波經過平板傳播會因結構損傷與否而改變導波波形，再使用另一個壓電圓板貼附於平板不同位置作為收波器，可以將收波器感測到的導波波形與發波器發出的導波波形做比較，進而診斷出平板結構的損傷狀態或尺寸大小。由於壓電圓板的振動特性與機電特性會影響超音波導波的送波與收波特性不同，再加上超音波導波在結構傳播時的頻散特性，使得以超音波導波作為結構損傷的非破壞檢測在基礎理論分析方面變得複雜，因此在研究方法方面分為超音波導波傳播現象的模擬分析與實驗量測分析。　　在模擬分析方面使用有限元素分析軟體ANSYS，進行超音波導波在平板傳播

時，隨著時間變化的暫態現象模擬分析。首先，對於無損傷的二維平板結構進行不同頻率的導波傳播分析，以初步確認壓電圓板在平板中產生的導波頻散特性與導波波形變化。其次，設計不同的平板損傷型態(凹陷的槽損傷、凸起的肋損傷)，使用相同的壓電圓板在平板中進行超音波導波的發波與收波，並觀察超音波導波行經損傷區域後的波形變化。模擬分析結果顯示，當腐蝕造成的凹槽損傷範圍增加三倍時，以40kHz激發超音波導波傳播的相速度(Phase velocity)降低2.62%，以100kHz激發超音波導波傳播的相速度降低1.95%；當腐蝕造成的凹槽損傷深度(H)達板厚之兩成時，40kHz激發的導波最大振幅增加7.79%，以1

00kHz激發的導波最大振幅增加12.10%；在單位寬度之損傷體積大小方面，與超音波導波之傳播波速呈現明顯的正比關係。　　另外，為驗證模擬分析的結果，本研究亦進行平板的超音波導波之傳播實驗量測，根據模擬分析時所設計不同的平板損傷型態，加工製作具有肋損傷之平板與槽損傷之平板，並於其上貼附薄壓電圓板以進行超音波導波的送波與收波的量測實驗。相對於前述模擬分析的理想狀態，實際的實驗中有較多的雜訊產生，因此需要加入訊號處理的相關技術加以改善，促使超音波導波的波形容易被判讀。這些訊號處理技術包含使用窗型加權函數(Window function)的音頻脈衝(Tone burst)、離散小波轉換(Discre

te Wavelet Transform, DWT)濾除雜訊，以及波群包絡線輔助計算群速度(Group velocity)等。比較群速度的實驗量測值與模擬分析值可知，在40kHz激發之超音波導波僅1.80%之誤差，在100kHz激發之超音波導波有2.47%之誤差。實驗中得到明確的量化數據，當肋損傷發生時，以40kHz激發的導波傳播之群速度比無損傷增快2.25%，以100kHz激發的導波傳播之群速度亦比無損傷增快3.81%；當槽損傷發生時，以40kHz激發的導波傳播之群速度比無損傷降低5.27%，以100kHz激發的導波之群速度比無損傷降低4.99%。另外，實驗結果也顯示，使用離散小波轉換可以將

導波訊號之雜訊減少約68.13%，導波在使用小波轉換可以有效改善訊號雜訊比(Signal-to-noise ratio, SNR)，在40kHz激發條件下，訊號雜訊比從2.72dB提升到11.39dB；在100kHz激發條件下，訊號雜訊比從6.47dB提升到15.77dB。