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國立中正大學 電機工程研究所 余松年所指導 何亞恩的 一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統 （2022），提出硬體 轉軟體關鍵因素是什麼，來自於智慧型手機即時辨識、心電圖、深度學習、多卷積核模型、注意力機制。
而第二篇論文明新科技大學 電機工程系碩士班 蘇信銘所指導 黃禎岳的 無橋式功因修正轉換器研製 （2021），提出因為有 功率因數修正器、平均電流控制法、圖騰柱型功率因數修正器的重點而找出了 硬體 轉軟體的解答。
輕鬆玩轉DSP--基於TMS320F2833x
為了解決硬體 轉軟體 的問題，作者馬駿傑 這樣論述：
《輕鬆玩轉DSP——基於TMS320F2833x》系統解析了DSP內部模組之間的耦合關係，詳細闡述了DSP操作的盲點及誤區，並給出了作者對於這款DSP的獨特理解。本書注重工程應用，從基礎模組、數字電源、數字鎖相環、數字濾波器、電機控制、APF控制多個角度分析了數字化實現方式。本書給出的程式不僅調試通過而且其基本思想均應用於目前主流產品中，具有較高的參考和實用價值，讀者可以通過掃描書中或從公眾號“DSP萬花筒”獲取。 《輕鬆玩轉DSP——基於TMS320F2833x》可作為初、中級讀者學習使用TMS320F2833x DSP的教材，也可為自動化、電氣工程及電子資訊工程等相關
專業的DSP應用開發人員提供參考。
硬體 轉軟體進入發燒排行的影片
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一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統
為了解決硬體 轉軟體 的問題，作者何亞恩 這樣論述：
目錄誌謝 i摘要 iiAbstract iii目錄 v圖目錄 viii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2研究目的 21.3研究架構 2第二章 研究背景 32.1心電圖與疾病介紹 32.1.1心臟導程 32.1.2心臟疾病介紹 52.2Android系統 102.2.1 Android的基礎 102.2.2 Android系統框架 102.3相關文獻探討 11第三章 研究方法 173.1資料庫介紹 173.2訊號前處理 193.2.1小波濾波 193.2.2訊號正規化 213.3一維訊號轉二維影像 213.3.1手機螢幕上
繪製圖形 213.3.2影像儲存於智慧型手機 233.3.3資料擴增Data Augmentation 243.4深度學習架構 253.4.1多卷積核架構 253.4.2注意力模型 283.4.2.1通道注意力模組Channel attention 293.4.2.2空間注意力模組Spatial attention 303.4.2.3激活函數Activation function 303.5損失函數Loss function 313.6交叉驗證Cross validation 323.7優化訓練模型 333.8移動端應用 343.9硬體設備、軟體環境與開發環境 36
3.9.1硬體設備 363.9.2軟體環境與開發環境 37第四章 研究結果與討論 3834.1評估指標 384.2訓練參數設定 404.3實驗結果 414.3.1深度學習模型之辨識結果 414.3.1.1比較資料擴增前後之分類結果 414.3.1.2不同模型架構之分類結果 424.3.2智慧型手機應用結果 464.4相關文獻比較 48第五章 結論與未來展望 525.1結論 525.2未來展望 53參考文獻 54
無橋式功因修正轉換器研製
為了解決硬體 轉軟體 的問題，作者黃禎岳 這樣論述：
本論文目的在研製一無橋式功因修正轉換器，硬體電路以圖騰柱型功率因數修正電路為核心，利用外迴路電壓感測電路與內迴路電流感測電路完成本控制。本研究採用平均電流控制法來實現功率因數修正功能。平均電流控制法以雙迴圈PI控制器來實現，由輸入電壓極性與波形角度傳給雙迴圈PI控制系統運算，外迴圈PI控制器控制電壓，內迴圈PI控制器控制電流，軟體是以瑞薩電子公司生產的R5F562TAADFP數位訊號處理器實現，經實測結果顯示功率因數可達0.98以上，總諧波失真率最大為11.644%。證明本控制器可達功率因數修正的效果。