判別式大於0的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

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另外網站一元二次方程與判別式 - 人人焦點也說明:例5、直線與橢圓有兩個不重合的公共點對應△大於0;有且只有一個公共點對應△等於0。 把一元二次方程根的判別式與直線和圓錐曲線相交相切相離聯繫 ...

長庚大學 電機工程學系 歐陽源所指導 賴彥宏的 結合足壓與慣性感測之深度學習跌倒與人體活動偵測系統設計及演算法開發 (2021),提出判別式大於0關鍵因素是什麼,來自於跌倒偵測、慣性感測、足底壓力、深度學習、Kinect V2。

而第二篇論文國立臺灣大學 生醫電子與資訊學研究所 李百祺所指導 廖梓甯的 奈米液滴汽化與後續穴蝕效應之數值模擬 (2021),提出因為有 聲穿孔效應、穴蝕效應、汽化效應、傅立葉轉換、小波轉換、液滴汽化模型、氣泡震盪模型的重點而找出了 判別式大於0的解答。

最後網站判別式 | 蘋果健康咬一口則補充:当判别式大于0时,方程有两个不相等的实数权 ... ,2010年8月18日— 3. b平方减4ac<0,正负开根号后不会结果,因为根号里不可出现负值,故x无解。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了判別式大於0,大家也想知道這些:

升科大四技數學 C 領先講義含解析本 最新版(第十版) 附贈MOSME行動學習一點通

為了解決判別式大於0的問題,作者林宸卲 這樣論述:

  1.本書以數學公式為主軸,並搭配相關歷屆試題,讓學生能循序複習重點,掌握統測趨勢。   2.本書目錄中列出全書公式內容、自我熟練度,可方便學生紀錄對各公式的熟悉程度,藉由對各公式的學習紀錄,便於學生加強準備較弱單元,達到全面學習的目標。   第1章 直線方程式 公式1 兩點距離公式 公式2 中點坐標公式 公式3 分點坐標公式 公式4 重心坐標公式 公式5 函數的概念 公式6 二次函數 公式7 直線的斜率 公式8 直線方程式~點斜式 公式9 直線方程式~截距式 公式10 直線方程式~平行與垂直 第2章 三角函數 公式1 角的認識 公式2 扇形 公式3 銳角三角函數 公式4 廣義角三

角函數~定義 公式5 廣義角三角函數~正負 公式6 廣義角三角函數~換算方法 公式7 三角函數的基本關係 公式8 三角函數的圖形 公式9 三角函數值的範圍 公式10 和角公式 公式11 二倍角公式 公式12 三角函數的極值~配方法 公式13 三角函數的極值 公式14 直線的斜角 公式15 直線的交角 公式16 正弦定理 公式17 餘弦定理 公式18 角形面積公式~兩邊一夾角 公式19 三角形面積公式~海龍公式 公式20 三角形測量 第3章 向量 公式1 向量的意義 公式2 向量的加法與減法 公式3 向量的實數積 公式4 向量的內積~利用長度與夾角 公式5 向量的內積~利用分量 公式6 向量的

平行與垂直 公式7 內積的性質 公式8 向量的應用~分點公式 公式9 向量的應用~面積與正射影 公式10 直線的距離公式 第4章 式的運算 公式1 多項式的定義 公式2 多項式的運算~加減與乘法 公式3 多項式的運算~長除法 公式4 多項式的運算~綜合除法 公式5 餘式定理 公式6 因式定理 公式7 一次因式檢驗法 公式8 最高公因式與最低公倍式 公式9 一元一次方程式 公式10 一元二次方程式 公式11 一元二次方程式~根與係數關係 公式12 多項式高次方程式 公式13 分式 公式14 根式 第5章 方程式 公式1 一次方程組 公式2 二階行列式 公式3 三階行列式 公式4 行列式的性質

公式5 克拉瑪公式~二元一次方程組 公式6 克拉瑪公式~三元一次方程組 第6章 複數 公式1 複數的定義 公式2 i 的循環性 公式3 複數的運算 公式4 根號a與根號b的乘除 公式5 實係數方程式虛根成對 公式6 複數平面 公式7 複數的極式 公式8 極式的乘除法 公式9 隸美弗定理 公式10 複數的n 次方根 公式11 1 的立方虛根 第7章 不等式及其應用 公式1 二元一次不等式的圖形 公式2 線性規劃 公式3 一元一次不等式 公式4 一元二次不等式~判別式大於0 公式5 一元二次不等式~判別式等於或小於0 公式6 二次函數的恆正或恆負 公式7 絕對值不等式及應用 公式8 柯西不等

式 公式9 算幾不等式 第8章 數列與級數 公式1 數列與級數的概念 公式2 Σ 公式3 等差數列 公式4 等差級數 公式5 等比數列 公式6 等比級數 公式7 利率問題 第9章 指數與對數 公式1 整數指數 公式2 有理數指數 公式3 絕數指數 公式4 指數函數的圖形 公式5 指數方程式 公式6 對數的定義 公式7 對數的運算公式(一) 公式8 對數的運算公式(二) 公式9 對數的運算公式(三) 公式10 對數函數的圖形 公式11 對數方程式 公式12 常用對數 公式13 首數與尾數 第10章 排列組合 公式1 加法與乘法原理 公式2 完全相異物直線排列 公式3 不完全相異物直線排列

公式4 重複排列 公式5 環狀排列 公式6 一般組合 公式7 重複組合 公式8 二項式定理 第11章 機率與統計 公式1 集合 公式2 機率的定義與性質 公式3 條件機率 公式4 獨立事件 公式5 數學期望值 公式6 資料整理 公式7 平均數、中位數與眾數 公式8 百分等級 公式9 全距與四分位距 公式10 變異數與標準差 公式11 抽樣方法 公式12 信賴區間與信心水準 第12章 二次曲線 公式1 圓的標準式 公式2 圓的一般式 公式3 圓的參數式 公式4 圓與點的關係 公式5 圓與直線的關係(一) 公式6 圓與直線的關係(二) 公式7 圓的切線(一) 公式8 圓的切線(二) 公式9 拋

物線~利用標準式求各要素 公式10 拋物線~利用一般式求各要素 公式11 拋物線~求方程式 公式12 圓~利用標準式求各要素 公式13 圓~利用一般式求各要素 公式14 橢圓~求方程式 公式15 雙曲線~利用標準式求各要素 公式16 雙曲線~利用一般式求各要素 公式17 雙曲線~求方程式 公式18 雙曲線的漸近線 公式19 圓錐曲線與直線的關係 第13章微積分及其應用 公式1 函數的定義域 公式2 函數的極限(一) 公式3 函數的極限(二) 公式4 導數與導函數的定義 公式5 函數的連續與可微 公式6 微分公式(一) 公式7 微分公式(二) 公式8 切線的斜率 公式9 高階導函數 公式10

羅耳定理與均值定理 公式11 函數的遞增、遞減與極值 公式12 函數圖形的凹向性與反曲點 公式13 函數圖形的描繪 公式14 數列的極限 公式15 夾擠定理 公式16 無窮等比數列與級數 公式17 循環小數 公式18 定積分的概念與性質 公式19 不定積分的求法 公式20 定積分的求法 公式21 利用定積分求面積  

判別式大於0進入發燒排行的影片

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五倍券QA

【重點事項】
❗️數位五倍券綁定無法更換、取消
❗️加碼券選定送出後無法更換,每人最多中4種

📌五倍券禁止使用
・繳費、儲值|水電費、罰金罰鍰、健保費、稅捐、行政規費、儲值交易等。
・網購|境外電商、境外訂房網站、Airbnb
・投資|股票投資
📌五倍券可以使用
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・實體店家

【數位五倍券】
📌領取回饋時間
・數位五倍券至少每月回饋一次。另至少需消費滿額7天後,才會發放回饋金,避免民眾退貨情形。
・信用卡→刷卡金 / 電子支付、金融卡→現金 / 電子票證→儲值金
🔺簽帳金融卡、電子支付、電子票證都須先在裡面放錢消費後才能拿到回饋
・綁銀行不綁卡,只要綁定該家銀行刷該銀行信用卡、簽帳金融卡都會納入五倍券回饋中
🔺每家銀行回饋認定不太相同,建議查詢一下自己綁定銀行的規範
📌消費判斷基準
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【紙本五倍券】
📌是否可以找零
・依店家規定,顧客不得要求
📌污損後使否還可以使用
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【八大加碼券】
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・10/11-10/15、10/18-10/22、10/25-10/29、11/01-11/05
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🔺每人每週最多中籤1次,4週最多可有4次中籤機會,每種券別僅能中籤1次。
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・適用範圍餐飲、糕餅、夜市/市場之攤商及小微店家等
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。所以除非夜市有信用卡機,否則很難利用好食券在夜市消費
・不用消費滿500就有回饋,消費多少回饋多少
・商品價格大於好食券金額,差額可使用五倍券支付
・結帳無須選擇使用好食券,後臺系統會自動判別,金流系統會自動依以下順序認列消費:i原券(認列使用消費1,000元)→地方創生券(認列使用消費500元)→好食券(認列使用消費(500元)→五倍券(認列使用消費5000元)
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結合足壓與慣性感測之深度學習跌倒與人體活動偵測系統設計及演算法開發

為了解決判別式大於0的問題,作者賴彥宏 這樣論述:

[目錄]中文摘要i英文摘要ii目錄iii圖目錄viii表目錄xvii第一章 緒論11.1 研究背景21.2 研究目的41.3 論文架構4第二章 文獻回顧62.1基於雙閾2.1基於雙閾值和跌倒姿態實現跌倒偵測72.2使用三軸加速度計總和與歐拉角兩個特徵取得最佳閾值來判別跌倒與非跌92.3比較多個加速計與放置的位置實現姿勢識別與跌倒偵測112.4 使用足底壓力和加速度計實現跌倒偵測17第三章 實驗裝置與系統設計273.1 實驗裝置283.1.1足壓鞋子283.1.2 Microsoft KinectV2 303.2 系統介面設計343.2.1 系統介面介紹343.2.2 系統介面設計介紹363.

2.3 系統介面操作介紹41第四章 實驗方法研與流程544.1 資料集554.2 實驗場地604.3 實驗活動項目624.3.1 壓力鞋墊壓力感測器位置說明624.3.2 模擬跌倒動作說明654.3.3 日常活動(靜態)動作說明884.3.4 日常活動(動態)動作說明1094.4 實驗流程1274.5 參數介紹1274.6 模型架構1314.7 訓練模型方法1314.2.1 訓練模型介紹1334.2.1 資料預處理134第五章 研究結果1375.1評估指標1385.2交叉驗證1395.3使用雙腳資料進行跌倒與日常活動2個類別辨識結果1405.3.1 使用雙腳足壓進行2個類別辨識1405.3.2

使用雙腳六軸慣性感測器進行2個類別辨識1445.3.3 使用雙腳九軸慣性感測器進行2個類別辨識1485.3.4 使用雙腳足壓和六軸慣性感測器進行2個類別辨識1515.3.5 使用雙腳足壓和九軸慣性感測器進行2個類別辨識1555.4使用左腳資料進行跌倒與日常活動2個類別辨識結果1595.4.1 使用雙腳足壓進行2個類別辨識1595.4.2 使用雙腳六軸慣性感測器進行2個類別辨識1635.4.3 使用雙腳九軸慣性感測器進行2個類別辨識1675.4.4 使用雙腳足壓和六軸慣性感測器進行2個類別辨識1705.4.5 使用雙腳足壓和九軸慣性感測器進行2個類別辨識1745.5使用右腳資料進行跌倒與日常活

動2個類別辨識結果1785.5.1 使用雙腳足壓進行2個類別辨識1785.5.2 使用雙腳六軸慣性感測器進行2個類別辨識1825.5.3 使用雙腳九軸慣性感測器進行2個類別辨識1865.5.4 使用雙腳足壓和六軸慣性感測器進行2個類別辨識1895.5.5 使用雙腳足壓和九軸慣性感測器進行2個類別辨識1935.6使用雙腳資料進行跌倒與日常活動8個類別辨識結果….1975.6.1 使用雙腳足壓進行8個類別辨識1975.6.2 使用雙腳六軸慣性感測器進行8個類別辨識2015.6.3 使用雙腳九軸慣性感測器進行8個類別辨識2065.6.4 使用雙腳足壓和六軸慣性感測器進行8個類別辨識2105.6.5

使用雙腳足壓和九軸慣性感測器進行8個類別辨識2155.7使用左腳資料進行跌倒與日常活動8個類別辨識結果2195.7.1 使用左腳足壓進行8個類別辨識2195.7.2 使用左腳六軸慣性感測器進行8個類別辨識2245.7.3 使用左腳九軸慣性感測器進行8個類別辨識2285.7.4 使用左腳足壓和六軸慣性感測器進行8個類別辨識2335.7.5 使用左腳足壓和九軸慣性感測器進行8個類別辨識2375.8使用右腳資料進行跌倒與日常活動8個類別辨識結果2415.8.1 使用右腳足壓進行8個類別辨識2425.8.2 使用右腳六軸慣性感測器進行8個類別辨識2465.8.3 使用右腳九軸慣性感測器進行8個類別辨識

2515.8.4 使用右腳足壓和六軸慣性感測器進行8個類別辨識2555.8.5 使用右腳足壓和九軸慣性感測器進行8個類別辨識259第六章 結論與討論2646.1分析雙腳使用5種不同輸入參數分2類結果2656.2分析左腳使用5種不同輸入參數分2類結果2676.3分析右腳使用5種不同輸入參數分2類結果2696.3分析雙腳使用5種不同輸入參數分8類結果2716.4分析左腳使用5種不同輸入參數分8類結果2776.5分析右腳使用5種不同輸入參數分8類結果2836.6結論2896.7討論291參考文獻293[圖目錄]圖2-1-1 一般跌倒發生時的加速度計總和變化7圖2-1-2 跌倒後躺著的休息狀態(身體傾

斜角度大於60°)8圖2-3-1 典型跌倒的加速度計總和變化14圖2-4-1 雙腳力敏電阻(FSR)擺設的位置17圖2-4-2 8種日常活動雙腳足底中心壓力(COP)變化軌跡18圖2-4-3 4種跌倒的加速度總和的變化19圖2-4-4 決策樹演算法流程圖21圖2-4-5 利用ROC曲線進行比較決策樹演算法提出的方法22圖3-1-1 實際收集資料使用的足壓鞋29圖3-1-2 足壓鞋上搭載的藍芽模組JDY-18 29圖3-1-3 實驗室開發的11點壓力鞋墊30圖3-1-4 Kinect V2構造圖32圖3-1-5 Kinect V2 Time of Flight技術示意圖33圖3-1-6 Kine

ct V2獲取的彩色影像33圖3-1-7 Kinect V2獲取的深度影像34圖3-2-1 系統介面圖35圖3-2-2 Qt Designer設計介面範例37圖3-2-3 BLE協議架構圖38圖3-2-4 GATT協議架構圖39圖3-2-5 系統介面流程圖41圖3-2-6 根據系統執行時間建立專屬資料夾示意圖42圖3-2-7 點擊顯示即時影像按鈕(示意圖)42圖3-2-8 KinectV2即時影像已開啟訊息通知43圖3-2-9 顯示KinectV2即時影像43圖3-2-10 KinectV2即時影像已關閉訊息通知43圖3-2-11 關閉KinectV2即時影像44圖3-2-12 儲存Kinec

tV2彩色和深度影像45圖3-2-13 彩色影像儲存於指定資料夾示意圖45圖3-2-14 深度影像儲存於指定資料夾示意圖45圖3-2-15 儲存KinectV2彩色和深度影像46圖3-2-16 警示通知-未處於存取影像的狀態46圖3-2-17 匯出彩色和深度影片中47圖3-2-18 彩色和深度影片匯出完畢-1 48圖3-2-19 彩色和深度影片匯出完畢-2 48圖3-2-20 與藍牙BLE裝置開始進行連線49圖3-2-21 與藍牙BLE裝置開始進行連線49圖3-2-22 當前正在儲存足壓鞋資料的訊息通知50圖3-2-23 停止接收後儲存接收到的資料50圖3-2-24 足壓鞋資料儲存完畢的訊息通

知51圖3-2-25 資料儲存完畢後顯示本次收到的資料數51圖3-2-26 足壓鞋資料儲存於指定資料夾示意圖51圖3-2-27 警示通知-未處於接收BLE裝置的狀態52圖3-2-28 同步執行儲存影像和與BLE裝置連線並接收封包52圖3-2-29 停止同步儲存影像和與BLE裝置連線並接收封包53圖4-1-1 各項實驗項目資料選取方式示意圖57圖4-1-2 資料隨機移動方式示意圖58圖4-2-1 模擬跌倒實驗場地(KinectV2視角)60圖4-2-2 -靜態日常活動場地(KinectV2視角)61圖4-2-3 上下樓梯活動實驗場地(工學大樓7樓)61圖4-2-4 慢跑和行走活動實驗場地工學大樓

7樓)63圖4-3-1 壓力鞋墊-壓力感測器位置圖63圖4-3-2 行走時向前跌倒的動作說明圖68圖4-3-3 行走時向前跌倒九軸慣性感測器變化圖(左腳)68圖4-3-4 行走時向前跌倒九軸慣性感測器變化圖(右腳)69圖4-3-5 三次行走時向前跌倒足壓變化圖69圖4-3-6 行走時向左跌倒的動作說明圖70圖4-3-7 行走時向左跌倒九軸慣性感測器變化圖(左腳)70圖4-3-8 行走時向左跌倒九軸慣性感測器變化圖(右腳)71圖4-3-9 三次行走時向左跌倒的左右腳足壓變化圖71圖4-3-10 行走時向右跌倒的動作說明圖72圖4-3-11 行走時向右跌倒九軸慣性感測器變化圖(左腳)72圖4-3-

12 行走時向右跌倒九軸慣性感測器變化圖(右腳)72圖4-3-13 三次行走時向右跌倒的左右腳足壓變化圖73圖4-3-14 站著時向前跌倒的動作說明圖74圖4-3-15 站著時向前跌倒九軸慣性感測器變化圖(左腳)74圖4-3-16 站著時向前跌倒九軸慣性感測器變化圖(右腳)75圖4-3-17 三次站著時向前跌倒的左右腳足壓變化圖75圖4-3-18 站著時向左跌倒的動作說明圖76圖4-3-19 站著時向左跌倒九軸慣性感測器變化圖(左腳)76圖4-3-20 站著時向左跌倒九軸慣性感測器變化圖(右腳)77圖4-3-21 三次站著時向左跌倒的左右腳足壓變化圖77圖4-3-22 站著時時向右跌倒的動作說

明圖78圖4-3-23 站著時向右跌倒九軸慣性感測器變化圖(左腳)78圖4-3-24 站著時向右跌倒九軸慣性感測器變化圖(右腳)79圖4-3-25 三次站著時時向右跌倒的左右腳足壓變化圖79圖4-3-26 坐下時向後跌的動作說明圖80圖4-3-27 坐下時向後跌九軸慣性感測器變化圖(左腳)80圖4-3-28 坐下時向後跌九軸慣性感測器變化圖(右腳)81圖4-3-29 三次坐下時向後跌的左右腳足壓變化圖81圖4-3-30 站起時向前跌倒的動作說明圖82圖4-3-31 站起時向前跌九軸慣性感測器變化圖(左腳)82圖4-3-32 站起時向前九軸慣性感測器變化圖(右腳)83圖4-3-33 三次站起時向

前跌倒的左右腳足壓變化圖83圖4-3-34 站起時向左跌倒的動作說明圖48圖4-3-35 站起時向左跌九軸慣性感測器變化圖(左腳)84圖4-3-36 站起時向左九軸慣性感測器變化圖(右腳)85圖4-3-37 三次站起時向左跌倒的左右腳足壓變化圖85圖4-3-38 站起時向右跌倒的動作說明圖86圖4-3-39 站起時向右跌九軸慣性感測器變化圖(左腳)86圖4-3-40 站起時向右九軸慣性感測器變化圖(右腳)87圖4-3-41 三次站起時向右跌倒的左右腳足壓變化圖87圖4-3-42 坐直動作說明圖91圖4-3-43 坐直九軸慣性感測器變化圖(左腳)91圖4-3-44 坐直九軸慣性感測器變化圖(右腳

)92圖4-3-45 三次坐直的左右腳足壓變化圖92圖4-3-46 坐著腳伸直動作說明圖93圖4-3-47 坐著腳伸直九軸慣性感測器變化圖(左腳)93圖4-3-48 坐著腳伸直九軸慣性感測器變化圖(右腳49圖4-3-49 三次坐著腳伸直的左右腳足壓變化圖94圖4-3-50 站直動作說明圖95圖4-3-51 站直九軸慣性感測器變化圖(左腳)95圖4-3-52 站直九軸慣性感測器變化圖(右腳)96圖4-3-53 三次站直的左右腳足壓變化圖96圖4-3-54 站著舉起雙手動作說明圖87圖4-3-55 站著舉起雙手九軸慣性感測器變化圖(左腳)97圖4-3-56 站著舉起雙手九軸慣性感測器變化圖(右腳)

98圖4-3-57 三次站著舉起雙手的左右腳足壓變化圖98圖4-3-58 站著向上墊腳動作說明圖99圖4-3-59 站著向上墊腳九軸慣性感測器變化圖(左腳)99圖4-3-60 站著向上墊腳九軸慣性感測器變化圖(右腳)100圖4-3-61 三次站著向上墊腳的左右腳足壓變化圖100圖4-3-62 站著前後擺動動作說明圖101圖4-3-63 站著前後擺動九軸慣性感測器變化圖(左腳)101圖4-3-64 站著前後擺動九軸慣性感測器變化圖(右腳)102圖4-3-65 三次站著前後擺動的左右腳足壓變化圖102圖4-3-66 站著左右擺動動作說明圖103圖4-3-67 站著左右擺動九軸慣性感測器變化圖(左腳

)103圖4-3-68 站著左右擺動九軸慣性感測器變化圖(右腳)104圖4-3-69 三次站著左右擺動的左右腳足壓變化圖104圖4-3-70 原地跳一次動作說明圖105圖4-3-71 原地跳一次九軸慣性感測器變化圖(左腳)105圖4-3-72 原地跳一次九軸慣性感測器變化圖(右腳)106圖4-3-73 三次原地跳一次的左右腳足壓變化圖106圖4-3-74 原地連續跳動作說明圖107圖4-3-75 原地連續跳九軸慣性感測器變化圖(左腳)107圖4-3-76 原地連續跳九軸慣性感測器變化圖(右腳)108圖4-3-77 三次原地連續跳的左右腳足壓變化圖108圖4-3-78 上樓梯動作說明圖111圖4

-3-79 上樓梯九軸慣性感測器變化圖(左腳)111圖4-3-80 上樓梯九軸慣性感測器變化圖(右腳)112圖4-3-81 三次上樓梯的左右腳足壓變化圖112圖4-3-82 下樓梯動作說明圖113圖4-3-83 下樓梯九軸慣性感測器變化圖(左腳)113圖4-3-84 下樓梯九軸慣性感測器變化圖(右腳)114圖4-3-85 三次下樓梯的左右腳足壓變化圖114圖4-3-86 向前慢跑動作說明示意圖115圖4-3-87 向前慢跑九軸慣性感測器變化圖(左腳)115圖4-3-88 向前慢跑九軸慣性感測器變化圖(右腳)116圖4-3-89 三次向前慢跑的左右腳足壓變化圖116圖4-3-90 原地慢跑動作說

明示意圖……117圖4-3-91 原地慢跑九軸慣性感測器變化圖(左腳)117圖4-3-92 原地慢跑九軸慣性感測器變化圖(右腳)118圖4-3-93 三次原地慢跑的左右腳足壓變化圖118圖4-3-94 倒退著走動作說明示意圖119圖4-3-95 倒退著走九軸慣性感測器變化圖(左腳)119圖4-3-96 倒退著走九軸慣性感測器變化圖(右腳)120圖4-3-97 三次倒退著走的左右腳足壓變化圖120圖4-3-98 原地踏步動作說明示意圖121圖4-3-99 原地踏步九軸慣性感測器變化圖(左腳)121圖4-3-100 原地踏步九軸慣性感測器變化圖(右腳)122圖4-3-101 三次原地踏步的左右腳足

壓變化圖122圖4-3-102 向前快走/向前正常速度走動作說明示意圖123圖4-3-103 向前快走九軸慣性感測器變化圖(左腳)123圖4-3-104 向前快走九軸慣性感測器變化圖(右腳)124圖4-3-105 三次向前快走的左右腳足壓變化圖124圖4-3-106 向前正常速度走九軸慣性感測器變化圖(左腳)125圖4-3-107 向前正常速度走九軸慣性感測器變化圖(右腳)125圖4-3-108 三次向前正常速度走的左右腳足壓變化圖126圖4-4-1 實驗流程圖 127圖4-5-1 左腳COP軌跡示意圖130圖4-6-1 跌倒與日常活動辨識模型訓練流程圖131圖4-6-2 跌倒與日常活動辨識模

型架構圖132圖4-7-1 資料預處理流程圖136[表目錄]表2-1-2利用靈敏度和特異性來判斷跌倒與非跌倒的判斷能力9表2-2-1提出兩種演算法與兩種找尋最佳預設閾值測試結果11表2-3-1使用1個加速度計放置於腰部進行姿勢識別的混淆矩陣13表2-3-2使用多個加速度計及放置不同位置姿勢識別的混淆矩陣14表2-3-3使用加速度計進行跌倒與非跌倒辨識的混淆矩陣16表2-4-1比較7種方法的靈敏度、特異性、準確度24表2-4-2 7個方法對於各活動的辨識失敗數26表3-1-1 Kinect V1和Kinect V2比較30表4-1-1每項活動提取資料數和隨機移動的次數59表4-3-1 左右腳壓力

感測器位置與名稱代號說明表64表5-1-1二元混淆矩陣138表5-3-1全部受試者使用雙腳足壓最佳的分2類結果141表5-3-2全部受試者使用雙腳足壓最差的分2類結果141表5-3-3全部受試者雙腳足壓資料整體辨識分2類結果142表5-3-4全部受試者使用雙腳六軸慣性感測器最佳的分2類結果145表5-3-5全部受試者使用雙腳六軸慣性感測器最差的分2類結果145表5-3-6全部受試者雙腳六軸慣行感測器資料整體辨識分2類結果146表5-3-7全部受試者使用雙腳九軸慣性感測器最佳的分2類結果148表5-3-8全部受試者使用雙腳九軸慣性感測器最差的分2類結果149表5-3-9全部受試者雙腳九軸慣性感測

器資料整體辨識分2類結果149表5-3-10全部受試者使用雙腳足壓與六軸慣性感測器最佳的分2類結果152表5-3-11全部受試者使用雙腳足壓與六軸慣性感測器最差的分2類結果152表5-3-12全部受試者雙腳足壓和六軸慣性感測器資料整體辨識分2類結果153表5-3-13全部受試者使用雙腳足壓與九軸慣性感測器最佳的分2類結果156表5-3-14全部受試者使用雙腳足壓與九軸慣性感測器最差的分2類結果56表5-3-15全部受試者雙腳足壓與九軸慣性感測器資料整體辨識分2類結果157表5-4-1全部受試者使用左腳足壓最佳的分2類結果160表5-4-2全部受試者使用左腳足壓最差的分2類結果160表5-4-3

全部受試者左腳足壓資料整體辨識分2類結果161表5-4-4全部受試者使用左腳六軸慣性感測器最佳的分2類結果164表5-4-5全部受試者使用左腳六軸慣性感測器最差的分2類結果164表5-4-6全部受試者左腳足壓與六軸慣性感測器資料整體辨識分2類結果165表5-4-7全部受試者使用左腳九軸慣性感測器最佳的分2類結果167表5-4-8全部受試者使用左腳九軸慣性感測器最差的分2類結果168表5-4-9全部受試者左腳九軸慣性感測器資料整體辨識分2類結果168表5-4-10全部受試者使用左腳足壓和六軸慣性感測器最佳的分2類結果171表5-4-11全部受試者使用左腳足壓和六軸慣性感測器最差的分2類結果171

表5-4-12全部受試者左腳足壓和六軸慣性感測器資料整體辨識分2類結果172表5-4-13全部受試者使用左腳足壓和九軸慣性感測器最佳的分2結果175表5-4-14全部受試者使用左腳足壓和九軸慣性感測器最差的分2類結果175表5-4-15全部受試者左腳足壓和九軸慣性感測器資料整體辨識分2類結果176表5-5-1全部受試者使用右腳足壓最佳的分2類結果179表5-5-2全部受試者使用右腳足壓最差的分2類結果179表5-5-3全部受試者右腳足壓資料整體辨識分2類結果180表5-5-4全部受試者使用右腳六軸慣性感測器最佳的分2類結果183表5-5-5全部受試者使用右腳六軸慣性感測器最差的分2類結果183

表5-5-6全部受試者右腳六慣性軸感測器資料整體辨識分2類結果184表5-5-7全部受試者使用右腳九軸慣性感測器最佳的分2類結果186表5-5-8全部受試者使用右腳九軸慣性感測器最差的分2類結果187表5-5-9全部受試者右腳九慣性軸感測器資料整體辨識分2類結果187表-5-10全部受試者使用右腳足壓和六軸慣性感測器最佳的分2類結果190表5-5-11全部受試者使用右腳足壓和六軸慣性感測器最差的分2類結果190表5-5-12全部受試者右腳足壓和六軸感測器資料整體辨識分2類結果191表5-5-13全部受試者使用右腳足壓和九軸慣性感測器最佳的分2類結果194表5-5-14全部受試者使用右腳足壓和九

軸慣性感測器最差的分2類結果194表5-5-15全部受試者右腳足壓和九軸感測器資料整體辨識分2類結果195表5-6-1全部受試者使用雙腳足壓最佳的分8類結果198表5-6-2全部受試者使用雙腳足壓最差的分8類結果198表5-6-3全部受試者雙腳足壓資料整體辨識分8類結果199表5-6-4全部受試者使用雙腳六軸慣性感測器最佳的分8類結果202表5-6-5全部受試者使用雙腳六軸慣性感測器最差的分8類結果203表5-6-6全部受試者雙腳六軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果203表5-6-7全部受試者使用雙腳九軸慣性感測器最佳的分8類結果206表5-6-8全部受試者使用雙腳九軸慣性感測器最差的分8類結

果207表5-6-9全部受試者雙腳九軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果208表5-6-10全部受試者使用雙腳足壓和六軸慣性感測器最佳的分8類結果211表5-6-11全部受試者使用雙腳足壓和六軸慣性感測器最差的分8類結果212表5-6-12全部受試者雙腳足壓和六軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果212表5-6-13全部受試者使用雙腳足壓和六軸慣性感測器最佳的分8類結果215表5-6-14全部受試者使用雙腳足壓和六軸慣性感測器最差的216表5-6-15全部受試者雙腳足壓和九軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果217表5-7-1全部受試者使用左腳足壓最佳的分8類結果220表5-7-2全部受試者使用左腳

足壓最差的分8類結果221表5-7-3全部受試者左腳足壓資料整體辨識分8類結果221表5-7-4全部受試者使用左腳六軸慣性感測器最佳的分8類結果224表5-7-5全部受試者使用左腳六軸慣性感測器最差的分8類結果225表5-7-6全部受試者左腳六軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果226表5-7-7全部受試者使用左腳九軸慣性感測器最佳的分8類結果229表5-7-8全部受試者使用左腳九軸慣性感測器最差的分8類結果230表5-7-9全部受試者左腳九軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果230表5-7-10全部受試者使用左腳足壓和六軸慣性感測器最佳的分8類結果233表5-7-11全部受試者使用左腳足壓和六軸

慣性感測器最差的分8類結果234表5-7-12全部受試者左腳足壓和六軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果235表5-7-13全部受試者使用左腳足壓和九軸慣性感測器最佳的分8類結果238表5-7-14全部受試者使用左腳足壓和九軸慣性感測器最差的分8類結果239表5-7-15全部受試者左腳足壓和九軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果239表5-8-1全部受試者使用右腳足壓最佳的分8類結果242表5-8-2全部受試者使用右腳足壓最差的分8類結果243表5-8-3全部受試者左腳足壓資料整體辨識分8類結果244表5-8-4全部受試者使用雙腳六軸慣性感測器最佳的分8類結果.247表5-8-5全部受試者使用雙腳

六軸慣性感測器最差的分8類結果.248表5-8-6全部受試者右腳六軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果………..248表5-8-7全部受試者使用右腳九軸慣性感測器最佳的分8類結果.251表5-8-8全部受試者使用右腳九軸慣性感測器最差的分8類結果.252表5-6-9全部受試者雙腳九軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果253表5-8-10全部受試者使用右腳足壓和六軸慣性感測器最佳的分8類結果256表5-8-11全部受試者使用右腳足壓和六軸慣性感測器最差的分8類結果257表5-8-12全部受試者右腳足壓和六軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果257表5-8-13全部受試者使用右腳足壓和九軸慣性感測器最佳

的分8類結果260表5-8-14全部受試者使用右腳足壓和九軸慣性感測器最差的分8類結果261表5-8-15全部受試者右腳足壓和九軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果261表6-1-1雙腳使用5種不同輸入參數跌倒與日常活動辨識結果265表6-1-2雙腳使用5種不同輸入參數分2類結果266表6-2-1左腳使用5種不同輸入參數跌倒與日常活動辨識結果267表6-2-2左腳使用5種不同輸入參數分2類結果268表6-3-1右腳使用5種不同輸入參數跌倒與日常活動辨識結果269表6-3-2右腳使用5種不同輸入參數分2類結果270表6-4-1雙腳使用足壓輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果271表6-4-2雙腳使用

六軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果72表6-4-3雙腳使用九軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果273表6-4-4雙腳使用足壓和六軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果274表6-4-5雙腳使用足壓和九軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果275表6-4-6雙腳使用5種不同輸入參數分8類結果276表6-5-1左腳使用足壓輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果77表6-5-2左腳使用六軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果278表6-5-3左腳使用九軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果279表6-5-4左腳使用足壓和六軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果280表6-5-5左腳使用足壓和九軸輸入參數跌倒

與7項日常活動辨識結果281表6-5-6左腳使用5種不同輸入參數分8類結果282表6-6-1右腳使用足壓輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果283表6-6-2右腳使用六軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果284表6-6-3右腳使用九軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果285表6-6-4右腳使用足壓和六軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果286表6-6-5右腳使用足壓和九軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果287表6-6-6右腳使用5種不同輸入參數分8類結果288

奈米液滴汽化與後續穴蝕效應之數值模擬

為了解決判別式大於0的問題,作者廖梓甯 這樣論述:

聲穿孔作用是指利用超音波與超音波對比劑的相互作用使細胞膜產生穿孔現象,已被廣泛研究於輸送藥物、蛋白質和基因。目前已知可引發聲穿孔作用的主要機制之一為慣性穴蝕效應,但慣性穴蝕效應引發時造成的微氣泡破裂,可能會帶來非必要性的細胞死亡,因此期望找到其他方法來引發聲穿孔作用。在我們過去以聲學激發液滴汽化同步光學激發液滴汽化為基礎的聲穿孔研究中,我們已展示液滴反覆汽化凝結的機制,可產生一定劑量的聲穿孔效應,此顯示重複性汽化可引發聲穿孔作用的潛在性。為了近一步瞭解重複性汽化的機制,適當的數值分析方法是必要的。本篇研究將結合流體力學及超音波原理,以數值分析方法建立液滴重複性汽化模型,並在模型中發現可重複性

汽化較容易發生於聲壓小週期長的參數條件。此外,為改善傅立葉分析在判斷可重複性汽化發生率的限制,本研究亦採用有限基函式之小波轉換進行具有不同波形之訊號分析,發現當其在高頻區間的能量超過設定之閥值時,能有大於 90 %之正確率找出液滴相變之發生,並可加入每微秒之相變次數提高可重複性汽化之判別。此外,我們也發現小波轉換於低頻高頻間的能量比值可為另一個判定汽化及穴蝕效應的方法。最後,以機器學習進行自動化分析時,發現傅立葉轉換在汽化及慣性穴蝕效應的分析上仍為較佳的指標,而小波轉換則可協助分析重複性汽化之發生機率及次數,因此未來可結合小波與傅立葉轉換用於汽化、重複性汽化與穴蝕效應之分析,協助臨床上更有效率

的制定治療策略。