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長庚大學 電機工程學系 詹曉龍所指導 賴政州的 虛擬實境認知踩車雙重任務檢測設計與大腦事件關聯特徵研究 （2017），提出logitech滑鼠推薦關鍵因素是什麼，來自於認知功能、虛擬實境、雙重任務、大腦運作、事件關聯電位、事件關聯非同步性/同步性。

而第二篇論文明志科技大學 工業工程與管理研究所 劉祖華、楊俊明所指導 王杏慈的 結合多重屬性實用函數理論、AHP層級分析法與德菲法建構一產品設計與開發前期之綠色評估架構 （2010），提出因為有 綠色設計、AHP層級分析法、德菲法、多重屬性函數理論、產品綠色評估的重點而找出了 logitech滑鼠推薦的解答。

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電腦配備
CPU：intel　I9-7940X
（內搭塔扇：日系 Scythe Mugen 5 無限五 CPU風扇散熱器）
主機版：X299 AORUS GAMNG 7 PRO
顯示卡： RTX 技嘉 2080Ti GAMING OC 11G
硬碟： 固態硬碟 EZLINK 2.5吋 256G
固態硬碟 Kingston M2 480G
傳統硬碟 Seagate 2TB 3.5吋
傳統硬碟 WD【黑標】4TB 3.5吋電競硬碟
記憶體：Kingston 金士頓 DDR4 2400 HyperX Fury 16G兩支
機殼：AORUS C300 GLASS(GB-AC300G 機殼)
電源供應器：銀欣６５０W 金牌/半模

鍵盤：TESORO鐵修羅 剋龍劍Gram RGB機械式鍵盤-紅軸中文黑
滑鼠：羅技 Logitech G300S
麥克風：AT2020USBｉ 靜電型電容式麥克風

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虛擬實境認知踩車雙重任務檢測設計與大腦事件關聯特徵研究

為了解決logitech滑鼠推薦的問題，作者賴政州 這樣論述：

指導教授推薦書口試委員會審定書誌 謝------------iii中文摘要------------iv英文摘要------------v目 錄------------vii圖 目 錄------------xii表 目 錄------------xix第一章 介紹------------1第二章 文獻回顧------------52.1 ERP------------62.2 ERD/ERS------------72.3 雙重任務相關文獻------------72.4 認知任務相關文獻------------92.4.1 Oddball Paradigm

------------92.4.2 Stroop Effect------------102.4.3 Visual Working Memory------------112.5 研究動機及目的------------12第三章 研究方法------------143.1 研究裝置------------153.1.1 NeuroScan腦電偵測裝置------------153.1.2 Brain Products腦電偵測裝置------------173.1.3 Arduino UNO for SynAmps------------193.1.4 Arduino U

NO for LiveAmp------------203.1.5 健身單車與螢幕------------213.1.6 踩速感測裝置------------223.1.7 EEGLAB------------243.1.8 Unity虛擬實境開發軟體------------243.1.9 Logitech改裝式外接雙鍵滑鼠------------253.2 實驗任務設計------------263.2.1 Visual Oddball紅綠燈任務------------263.2.2 Stroop任務（Dual Task）------------273.2.3 Spatial

Working Memory任務（Dual Task）------------273.2.4 Calculation任務（Dual Task）------------283.3 實驗流程------------293.4 踩速感測裝置設計------------323.4.1 Microcontroller模組------------323.4.2 LSM330DLC模組------------323.4.3 資料格式------------333.5 實驗招募------------333.6 資料分析------------343.6.1 EEG預處理---------

---353.6.2 EEG事件分段------------353.6.3 獨立成分分析（ICA）------------383.6.4 事件關聯分析------------393.6.5 Grand Average------------393.6.6 加速規、轉速與陀螺儀資料分析------------393.6.7 統計方法------------40第四章 研究結果------------414.1 Visual Oddball紅綠燈任務------------424.1.1 Grand Average ERP結果------------424.1.2 Gran

d Average ERSP結果------------424.1.3 T-Test結果------------454.2 Stroop任務------------464.2.1 Grand Average ERP結果------------464.2.2 T-Test of ERP結果------------474.2.3 Grand Average ERSP結果------------474.3 Spatial Working Memory任務------------504.3.1 Grand Average ERP結果------------504.3.2 T-Test

of ERP結果------------524.3.3 Grand Average ERSP結果------------554.4 Calculation任務------------634.4.1 Grand Average ERP結果------------634.4.2 T-Test of ERP結果------------644.4.3 Grand Average ERSP結果------------654.5 Behavior Data------------66第五章 討論------------675.1 Visual Oddball紅綠燈任務---------

---685.2 Stroop任務------------685.3 Spatial Working Memory任務------------695.4 Calculation任務------------69第六章 結論------------70參考文獻------------72圖 目 錄圖 一 1、ERD/ERS分析流程圖（Pfurtscheller & Lopes da Silva, 1999）。------------4圖 二 1、視覺目標識別任務ERP示意圖（Geoffrey F. Woodman, 2010）。------------6圖 二 2、（左）T. Bull

ock等學者的Oddball實驗（T. Bullock et al., 2015）；（右）C.-T. Lin與其團隊的實驗呈現的車子偏離與計算兩個任務於不同onset的五種狀況Case a～Case d（C.-T. Lin et al., 2011）。------------9圖 二 3、Oddball Paradigm 中Target 與Non-Target 誘發之α頻帶ERD（W. Peng et al., 2012）。------------10圖 三 1、（左）NeuroScan公司64-channel, 24-bit SynAmps2線腦電圖放大器；（右）NeuroScan公司Ag/

AgCl 32-channel QuickCap，電極位置採用國際10/20系統。------------16圖 三 2、Brain Products公司32-channel, 24-bit LiveAmp無線腦電圖放大器。------------17圖 三 3、（左）Brain Products公司Ag/AgCl 32-channel EasyCap，（右）電極位置採用國際10/20系統。EasyCap後頸部袋子為LiveAmp置放位置。------------18圖 三 4、Brain Products公司Sensor and Trigger Extension。------------1

9圖 三 5、Arduino UNO for SynAmps成品。------------20圖 三 6、Arduino UNO for LiveAmp成品。------------21圖 三 7、健身單車與螢幕。------------21圖 三 8、實驗室所開發的踩速感測裝置。------------22圖 三 9、Oddball paradigm實驗裝置整體架構。------------23圖 三 10、Dual task實驗裝置整體架構。------------23圖 三 11、Unity公司。------------24圖 三 12、Logitech改裝式外接雙鍵滑鼠與按鈕。----

--------25圖 三 13、單車右手把按鈕。------------25圖 三 14、Visual Oddball任務場景。------------26圖 三 15、Stroop任務場景與流程。------------27圖 三 16、Spatial Working Memory任務場景與流程。------------28圖 三 17、Calculation任務場景與流程。------------29圖 三 18、Dual task實驗流程。------------31圖 三 19、踩速感測裝置架構。------------32圖 三 20、加速規/陀螺儀資料的藍芽傳輸格式。------

------33圖 三 21、資料分析流程圖。------------34圖 三 22、Sroop事件分段式示意圖。------------36圖 三 23、Spatial Working Memory任務事件分段式示意圖。------------37圖 三 24、Calculation雙重任務事件分段式示意圖。------------38圖 三 25、Marker type與藍芽筆數的儲存格式。------------39圖 三 26、加速規、轉速與陀螺儀資料的儲存格式。------------40圖 四 1、Visual Oddball紅綠燈任務grand average ERP結果，藍色

為綠燈事件，橘色為紅燈事件，事件onset在0秒。------------42圖 四 2、Visual Oddball紅綠燈任務grand average theta ERSP結果，藍色為綠燈事件，紅色為紅燈事件，事件onset在0秒。------------43圖 四 3、Visual Oddball紅綠燈任務grand average alpha ERSP結果，藍色為綠燈事件，紅色為紅燈事件，事件onset在0秒。------------43圖 四 4、Visual Oddball紅綠燈任務grand average lower beta ERSP結果，藍色為綠燈事件，紅色為紅燈事件，事件

onset在0秒。------------44圖 四 5、Stroop任務grand average ERP結果，藍色為單一任務，橘色為雙重任務，事件onset在0秒。------------46圖 四 6、Stroop任務grand average theta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------48圖 四 7、Stroop任務grand average alpha ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------48圖 四 8、Stroop任務grand average lower beta

ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------49圖 四 9、Stroop雙重任務grand average upper beta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------49圖 四 10、Spatial Working Memory任務於encoding state的grand average ERP結果，藍色為單一任務，橘色為雙重任務，事件onset在0秒。------------50圖 四 11、Spatial Working Memory任務於probe state的grand aver

age ERP結果，藍色為單一任務，橘色為雙重任務，事件onset在0秒。------------51圖 四 12、Spatial Working Memory任務於maintenance state（兩條虛線之間，2～5秒）的grand average ERP結果，藍色為單一任務，橘色為雙重任務，事件onset在0秒。------------51圖 四 13、Spatial Working Memory任務於encoding state的grand average theta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------55圖 四 14、Spa

tial Working Memory任務於encoding state的grand average alpha ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------56圖 四 15、Spatial Working Memory任務於encoding state的grand average lower beta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------56圖 四 16、Spatial Working Memory任務於encoding state的grand average upper beta ERS

P結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------57圖 四 17、Spatial Working Memory任務於probe state的grand average theta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------58圖 四 18、Spatial Working Memory任務於probe state的grand average alpha ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------58圖 四 19、Spatial Working Memory任務

於probe state的grand average lower beta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------59圖 四 20、Spatial Working Memory任務於probe state的grand average upper beta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------59圖 四 21、Spatial Working Memory任務於maintenance state（兩條虛線之間，2～5秒）的grand average theta ERSP結果，藍色為單一任務

，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------60圖 四 22、Spatial Working Memory任務於maintenance state（兩條虛線之間，2～5秒）的grand average alpha ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------61圖 四 23、Spatial Working Memory任務於maintenance state（兩條虛線之間，2～5秒）的grand average lower beta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------6

1圖 四 24、Spatial Working Memory任務於maintenance state（兩條虛線之間，2～5秒）的grand average upper beta ERSP結果，藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------62圖 四 25、Calculation任務grand average ERP結果，虛線表示答案出現的時刻（4秒），藍色為單一任務，橘色為雙重任務，事件onset在0秒。------------63圖 四 26、Calculation任務grand average theta ERSP結果，虛線表示答案出現的時刻（4秒），藍色為

單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------65圖 四 27、Calculation任務grand average alpha ERSP結果，虛線表示答案出現的時刻（4秒），藍色為單一任務，紅色為雙重任務，事件onset在0秒。------------66表 目 錄表格 四 1、Visual Oddball紅綠燈任務參數統計結果，粗體（0.001

結合多重屬性實用函數理論、AHP層級分析法與德菲法建構一產品設計與開發前期之綠色評估架構

為了解決logitech滑鼠推薦的問題，作者王杏慈 這樣論述：

本研究從減低環境衝擊角度觀看產品設計與生產，應用層級分析法 (Analytic Hierarchy Process, AHP) 、德菲法 (Delphi Method) 與多重屬性實用函數 (Multi-Attribute Utility Theory, MAUT)，建構一個量化的產品綠色評估架構，以檢核該產品對環境的衝擊與影響，並依照評核結果提供合適的改良建議。首先以產品生命週期各階段為基準點，藉由文獻探討彙整符合國際標準與指令的綠色指標，如：ISO 14062-「環境管理-整合環境考量面於產品設計與發展」、RoHS指令、IEEE、ENERGY STAR、美國環保署 (U.S. EPA)

及行政院環保署之環保規章等；整合相關領域專家學者提出之產品生命週期中的原則與要素，並運用AHP層級分析法，形成初步產品綠色設計評估因子架構。接續，邀請相關領域專家運用德菲法進行此綠色評估因子之問卷調查；過程中，加以篩選適合之因素建構評估架構，及其各面向所包含之屬性因子。最後，依此綠色產品評價方法應用於實際案例加以驗證，並提供合適之綠色設計原則做為解決問題改善之參考。由實例評估後證實，本綠色評估架構能有效協助產品增加「環保明確性」、提升產品綠色程度、提升產品設計與開發人員對於產品回收階段之考量。由於本綠色產品評估方法是提供一個系統性、全面性與及時性的環境衝擊評估平台，因此就長遠目標而言，運用本評

估架構之產品將能符合以下成果：(1)有效幫助產品的設計概念涵蓋整個產品生命週期。(2)以國際環保法規與指令為基礎，可迫使產品設計之時，即以降低環境影響與生態衝擊為首要考量。(3) 藉由量化的方式，立即將評估結果回饋給設計者，並提供綠色設計準則，做為設計改進之依據或改進之目標。

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