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健行科技大學 電子工程系碩士班 廖炯州、葉雲奇所指導 余婉瑜的 以費氏線性鑑別分析演算法實現智慧家庭系統中之老人照護的 心電圖訊號辨識器 （2021），提出訊號放大器ptt關鍵因素是什麼，來自於費氏線性鑑別分析演算法、智慧家庭、老人照護。

而第二篇論文中原大學 電機工程學系 林康平所指導 莊恩的 以左上臂ECG與PPG為基準之血壓連續估測 （2021），提出因為有 心電圖、光體積描繪圖、左上臂向量、血壓、Einthoven's triangle的重點而找出了 訊號放大器ptt的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了訊號放大器ptt，大家也想知道這些：

以費氏線性鑑別分析演算法實現智慧家庭系統中之老人照護的 心電圖訊號辨識器

為了解決訊號放大器ptt的問題，作者余婉瑜 這樣論述：

本篇論文提出「以費氏線性鑑別分析演算法(Fisher’s Linear Discriminant Analysis, FLDA)實現智慧家庭系統中之老人照護的心電圖訊號辨識器」。老人居家照護，它是智慧家庭之應用領域中的重要一環。簡單的說，居家照護就是要讓那些沒有與老人同住在一起的家人，他們也能夠隨時的照顧與關心到獨居在外的親人，其主要之目的就是要降低意外發生的風險。本文將心電圖訊號辨識器，分成如下的三大部份說明，分別是：(a)心電圖訊號的擷取：主要用途是說明從人的身體上取得心電圖訊號的過程及心電圖訊號的前置處理；(b)心電圖訊號的分析：主要用途是分析從Wi-Fi信號接收器中所接收到的心電圖訊

號，亦即是計算心電圖訊號之每個主要特徵點在各種心跳類別的特徵值範圍；及(c)辨識心電圖的所屬類別：主要用途是以費氏線性鑑別分析演算法辨識心電圖的所屬類別。本文能辨識五種心跳類別(NORM、LBBB、RBBB、VPC、及APC)的心電圖，經多次的測試，測試結果如下：心跳種類NORM、LBBB、RBBB、VPC、及APC的正確辨識率分別為94.97%、91.03%、78.84%、94.38%、及93.82%。總正確辨識率平均為92.60%。

以左上臂ECG與PPG為基準之血壓連續估測

為了解決訊號放大器ptt的問題，作者莊恩 這樣論述：

本論文基於睡眠血壓監測需求，提出一種以心電圖(Electrocardiogram, ECG)和光體積描繪圖(Photoplethysmography, PPG) 量測技術為基礎的單臂式非加壓睡眠血量測裝置設計，本硬體設計克服單臂式 ECG與 PPG訊號微弱之困難 ，藉由適當的電路匹配與高增益設計，將現有臂式 ECG測量從三電極降為雙電極，在單一手臂式上實現雙電極 ECG測量與PPG測量，進而完成基於PAT原理之睡眠血壓量測裝置，同時驗證了單臂式 ECG與 PPG訊號對於 PAT血壓估測理論的適用性。 本論文已將裝置結合機構發展出第一版本的穿戴式原型機，實驗也都與此計畫目標環境設置相似。除了

實現藍芽傳輸高取樣率之訊號且使用Jetson Nano作為PC端進行資料實時顯示與收錄存檔。研究方向部分，本論文將初步對手臂上水平切面向量進行分析，希望能透過本實驗找到通用的向量三角形並對其做說明與解釋需討論之處，此外另一項實驗將以穩定度作為標準找出左上臂最佳的ECG雙電極測量點組合。

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