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    多機器人足球賽取勝策略設計之模擬研究
    (2011) 陳思羽; Szu-Yu Chen
    近年來機器人發展迅速，在各方面也已經有很多成功的例子，機器人的發展趨勢也從單一機器人(Single-robot)演變成多機器人(Multi-robot)，相較於單一機器人的獨立作業，多機器人具有相互合作的團隊能力以及通訊的功能，而機器人足球賽就是多機器人應用的例子之一。 本論文使用FIRA機器人足球賽軟體Robot Soccer v1.5a 模擬器將足球機器人模擬實現，探討多機器人在足球賽裡的策略應用，主要目的是在五對五的比賽中，對FIRA足球機器人做取勝策略設計，並以程式模擬實現，以及使用避障機制和應用代克思托演算法(Dijkstra’s algorithm)做最佳路徑規劃，經模擬實驗後，證實所提出之策略可以增加進球效率，並能有效達到目標。
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    改良式本質模態分解法在訊號處理之應用
    (2009) 陳思予; Szu-Yu Chen
    訊號處理在科學以及工程領域上皆是很重要的課題。自然界的訊號，大多都是非穩態(時變)、非線性過程，故往往得到的訊息包含了雜訊的部分。傳統的傅立葉轉換，其處理的訊號限制為：線性、穩態過程，所以並不能處理大部分的訊號特性。經驗模態分解法(Empirical Mode Decomposition, EMD)對於非線性、非穩態訊號提供一種多尺度、適應性的解析方式，這個方法大大改善了上述的限制。本論文針對多位學者提出此演算法三大課題的改進方式：停止準則、包絡線與邊界效應，作歸納與比較。另外，簡單介紹有關EMD基底的正交性條件、分解上的限制以及基底重建問題。針對文獻提到片段式線性訊號的研究，啟發了本論文對改良式本質模態分解法(Reformed Intrinsic Mode Decomposition, RIMD)的靈感，而片段式線性之概念最大的特點是可以得到較快速的分解法。本研究利用此概念求得之中值點建立出包絡線均值，並對真實訊號之應用上提出以下的方法：以立方雲線聯結中值點；以原始訊號的比例大小聯結中值點，找出包絡線均值。改良式本質模態分解法不但能大大降低演算法的計算量，並且減少在邊界效應極值點選取上之考量，這將會使得訊號在篩選程序中之平穩性以及對稱性大幅的提升。最後，以模擬以及測試訊號透過改良式本質模態分解法拆解出之結果，進行試驗結果之分析與討論。