科技與工程學院

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沿革

科技與工程學院(原名為科技學院)於87學年度成立,其目標除致力於科技與工程教育師資培育外,亦積極培育與科技產業有關之工程及管理專業人才。學院成立之初在原有之工業教育學系、工業科技教育學系、圖文傳播學系等三系下,自91學年度增設「機電科技研究所」,該所於93學年度起設立學士班並更名為「機電科技學系」。本學院於93學年度亦增設「應用電子科技研究所」,並於96學年度合併工教系電機電子組成立「應用電子科技學系」。此外,「工業科技教育學系」於98學年度更名為「科技應用與人力資源發展學系」朝向培育科技產業之人力資源專才。之後,本院為配合本校轉型之規劃,增加學生於科技與工程產業職場的競爭,本院之「機電科技學系」與「應用電子科技學系」逐漸朝工程技術發展,兩系並於103學年度起分別更名為「機電工程學系」及「電機工程學系」。同年,本學院名稱亦由原「科技學院」更名為「科技與工程學院」。至此,本院發展之重點涵蓋教育(技職教育/科技教育/工程教育)、科技及工程等三大領域,並定位為以技術為本位之應用型學院。

107學年度,為配合本校轉型規劃,「光電科技研究所」由原隸屬於理學院改為隸屬本(科技與工程)學院,另增設2學程,分別為「車輛與能源工程學士學位學程」及「光電工程學士學位學程」。

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    心電圖訊號分析演算法與硬體架構設計
    (2007) 沈家平; Shen Chia Ping
    心電圖是心臟搏動相關的電位變化圖,而且對於醫師診斷出不同的心臟疾病和來監測、評估病人的病情是非常重要的。從兩段心跳之間所取出的心電圖樣本形狀通常用來辨識心臟方面的疾病。本篇論文中我們提出一個高效能的心電圖辨識系統,此系統可以適應性地從446個參數中選擇最重要的特徵出來,再利用支持向量機來辨識這些心電圖。而我們測試MIT-BIH Arrhythmia database中的心電圖辨識率可達98.09%,在已發表的論文中是效果最好的方法之一。 另外,我們也設計一個硬體的工具來完成抽取小波轉換的係數以及支持向量機的辨識器。此硬體可以增加辨識過程的速度以及嵌入成可攜式的元件。
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    心音圖壓縮與辨認系統設計
    (2006) 陳偉昕
    一個理想的居家照護系統應該建立在一個可攜式的平台上,能夠在此平台上處理各種的生醫訊號,並且可以提供即時的影音處理。在本論文中,我們使用了一個消費型的數位相機,並在此相機上作生醫訊號的即時處理。而且,我們利用相機執行正常功能(例如作JPEG檔案的壓縮,或是MPEG-1/MPEG-4錄影功能)的時候,可以同時進行心音圖的壓縮與辨認計算。 我們將心音圖之壓縮辨認演算法實現在嵌入式軟體平台中,這個平台建構在一個數位相機上。以小波轉換為基礎的心音圖壓縮演算法不但可以做到壓縮檔案的效果並且可以降低不必要的雜訊。以支持向量機為基礎之心音圖辨認演算法可以成功的將九種心音辨認出來。 我們所使用的心音圖資料庫包含42個心音圖測試資料,測試資料可以分為訓練組及測試組,而可以達到每次處理1.85秒的心音訊號僅需花0.16秒的時間,在這個速度之下足夠提供即時的系統運算,而且可以達到100%的辨識率。
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    基於K-means 演算法、小波轉換及支持向量機之心電訊號辨識系統
    (2011) 張家熏
    本論文利用小波轉換(Wavelet transform) 、K-means分群法(K-means clustering)及支持向量機(Support vector machine)等方法,建立一個辨識各種心律不整的心電辨識系統。本論文所提的方法可以大致區分為三個階段;第一階段使用K-means分群法把屬於同一類別但相異性卻很大的心律不整訊號分成數個次類別,在每一個次類別,各樣本會有較高的相似性。第二階段則把各次類別裡的每一個心搏樣本利用小波轉換擷取時頻特徵向量。第三階段以每一個心搏樣本的時頻特徵以及形態特徵為訓練資料,並運用支持向量機來建立本辨識系統的模型。為了驗證本系統的有效性以及可靠性,本論文利用MIT-BIH心律不整資料庫進行了三個實驗。實驗的結果本論文所提的方法具有相當高的辨識率達98.2%,最後與各相關辨識系統文獻比較差異。