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基於大腦注意力集中程度與穩態視覺誘發之腦機介面系統

為了解決esense驅動程式的問題，作者成存恩 這樣論述：

中文摘要 iABSTRACT ii誌謝 iii目錄 iv表目錄 vii圖目錄 viii第一章 緒論 11.1研究動機與目的 11.2文獻回顧 31.2.1腦波簡介 31.2.2NeuroSky MindWave Mobile簡介 61.2.3穩態視覺誘發簡介 71.3論文架構 9第二章 以動態閾值選取法操控之腦機介面 102.1前言 102.2研究方法 112.2.1精神集中與放鬆對腦波之影響 112.2.2eSense演算法分析理論 122.3實驗設計與方法 142.3.1系統平台與硬體架構 142.3.2訊號擷取 162.3.3動態閾值判斷法

182.3.4人機互動介面 202.3.5實驗條件 212.4實驗結果與分析 222.4.1動態閾值的準確率分析 222.4.2MindWave監控程式準確率分析 242.5討論 262.5.1動態閾值在不同大小的準確率 262.5.2動態閾值與MindWave的準確率比較 292.6結論與未來展望 32第三章 以穩態視覺誘發操控之腦機介面 333.1前言 333.2研究方法 343.2.1小波降噪分析理論 343.2.2短時距傅立葉轉換理論 373.2.3窗型函數選擇 383.2.4訊雜比 413.2.5閃爍頻率及顏色之選擇 423.3實驗設計與方法 45

3.3.1開發平台 473.3.2硬體架構 483.3.3訊號處理 513.3.4人機互動介面 523.3.5閃爍頻率之製作 533.3.6實驗條件 563.4實驗結果與分析 593.4.1紅光15Hz做為閃爍刺激源的數據統計 603.4.2紅光35Hz做為閃爍刺激源的數據統計 633.4.3綠光15Hz做為閃爍刺激源的數據統計 663.4.4綠光35Hz做為閃爍刺激源的數據統計 693.5討論 723.5.1訊號處理 723.5.2準確率差異 743.5.3光源與閃爍頻率選擇 823.5.4人機介面 853.6 結論與未來展望 86第四章 動態閾值選取與穩

態視覺誘發系統之比較 874.1動態閾值選取法系統 874.2穩態視覺誘發法系統 884.3兩項系統的差異 90參考文獻 91附錄一 98附錄二 108

控制區域網路應用於吸塵機器人之控制

為了解決esense驅動程式的問題，作者邱信豪 這樣論述：

因車輛控制多元化，感測元件增加，線材成本大幅提高，德國Bosch公司引入網路概念開發出控制區域網路(CAN Bus)，利用半雙工串列傳輸方式，使得線路得以簡化，匯流排上各元件資訊得以自由擷取使用。本研究主要為建構CAN Bus通訊平臺，從選用晶片，撰寫程式控制通訊間之設定，並整合週邊感測功能將其模組化。以吸塵機器人視為一小型化電動車，做為實際驗證對象，將原本之電路改為CAN Bus架構，整合紅外線測距、溫度偵測及電壓偵測功能，使吸塵機器人具有距離偵測並閃避能力，及多感測器偵測能力，輔以藍芽傳輸作為另一溝通傳輸介面。在原有吸塵機器人硬體架構下，開發出主控制模組、馬達驅動模組、距離偵測與碰撞偵測

模組、電池監測模組以及吸塵風扇控制模組，並觀察CAN Bus之反應時間及距離偵測進行閃避之情況。