臺灣博碩士論文加值系統

研究中針對多層介質辨識系統，應用一監督式學習(supervised learning) - 最小距離分類器(Minimum Distance Classifier, MDC)對加速儀訊號進行特徵識別，相較於先前研究以7個特徵數與倒傳遞類神經網路(Back-Propagation Neural Network, BP)的方式，使用較少的特徵數及較短的辨識時間，卻有較好的辨識正確率。此外，建立以數位訊號處理器(Digital Signal Processor, DSP)為核心之多層介質即時辨識模組，以取代PC base的架構，且進一步縮小硬體體積與提昇系統的強健性。

In this paper, we propose an identifying system of multi-layer mediums which use supervise learning - Minimum distance classifier to recognize the features of accelerometer signal. Comparing to our previous works which exploit Back-Propagation Neural Network and 7 features, our novel method utilize fewer features and shorter identification time to reach the higher discernment rate. Beside, we apply digital signal processor (DSP) to replace the personal computer and further narrow the volume of the hardware and make the system more robust.

摘要 I
Abstract II
致謝 III
目錄 V
圖表目錄 VIII
第一章、緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究動機與目的 4
1.3論文架構 5
第二章、方法描述 6
2.1智慧型介質即時辨識系統之建立 6
2.2倒傳遞類神經網路 7
2.2.1特徵抽取 7
2.2.2倒傳遞類神經網路 10
2.3最小距離分類器 17
2.3.1特徵抽取 22
第三章、硬體架構 24
3.1系統架構 24
3.2DSP晶片 25
3.2.1類比訊號轉換 26
3.2.2中斷模組介紹 28
3.2.3模擬板簡介 30
3.2.3系統韌體 32
第四章、實驗及結果 34
4.1實驗設備 34
4.2以倒傳遞類神經為辨識器 36
4.2.1特徵值實驗 37
4.2.2倒傳遞類神經之即時辨識結果 42
4.3以最小距離分類器為辨識器 44
4.3.1特徵值實驗 44
4.3.2辨識法則 47
4.3.3最小距離分類器之即時辨識結果 52
4.4優缺點比較 57
第五章、結論與討論 58
5.1結論 58
5.2未來展望 58
參考文獻 60
附件1 63

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