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基於單通道腦電圖自動睡眠分期架構與低頻電磁場之睡眠影響分析

為了解決EOG stock的問題，作者劉怡安 這樣論述：

　　人們處於睡眠期間將以半有序方式歷經五個睡眠階段，分別為第一階段睡眠(S1)、第二階段睡眠(S2)、慢波睡眠(SWS)、快速動眼期睡眠(REM)，清醒狀態(W)，以稱為睡眠週期。睡眠週期階段的傳統識別方式一般依賴於專業人士以視覺化方式對多項生理睡眠檢測(Polysomnography,PSG) 所記錄睡眠期間的電生理訊號進行評分，評分準則由Rechtschaffen ＆ Kales (R＆K) rules [1] 給出。由於人工識別方法需耗費較多的時間以及人力成本，以及多項生理睡眠檢測儀器價格不斐，所採用的電生理訊號類型或通道數目也較多 [2].。因此本研究旨在提出基於單通道腦波訊號自動睡

眠評分演算架構，以解決人工識別所產生的問題。最後根據所提出的架構展示實際應用-以驗證舒曼波發射器影響睡眠階段的變化進行睡眠品質的評估。目標:(1) 提出基於單通道腦波訊號自動睡眠評分演算架構，以降低電生理訊號使用的類型及通道數目。(2) 該架構毋需依賴人力監測，且評分結果與專家評分具有一致性。(3) 架構具有複雜度低的運算。(4) 該架構具有可解釋性，即可作為從事睡眠研究者之輔助工具。方法:(1) 基於序列定態性將訊號做短時間拆分。(2) 提取單通道Fpz-Cz 之腦波時域、頻域、非線性混合特徵作為特徵集候選者，並以kruskal-wallis test無母數方法選出局部最佳特徵集

合。(3) 採用線性判別分析(Linear Discriminant Analysis ,LDA) 作為睡眠階段分類模型。(4) 以決策函數以及自適應眾數濾波器對模型預測結果進行平滑校正。結果:(1) 以受試者為單位進行留一法交叉驗證，平均準確度為81%。(2) 選擇8位受試者數據做為測試集，獲得準確度為87%；卡巴係數為0.81694。

應用於腦電訊號暨動作相關腦機介面之非監督式線上學習系統

為了解決EOG stock的問題，作者陳韻宇 這樣論述：

腦機介面可以用於控制外部儀器，而且極可能成為下一個世代的使用者與電腦的操作介面。應用於腦電訊號暨動作相關腦機介面是腦機介面的主要關鍵，並會於接下來的論文中做深入探討。應用於腦電訊號暨動作相關腦機介面通常用於溝通和控制。然而，這個系統需要大量的資料來做演算法的訓練。蒐集訓練所需要的資料會耗費大量的時間，會減少在日常生活中使用此系統的可能性。 在此篇論文中，蒐集訓練資料所耗費的時間和演算法的準確度之間的權衡首先被分析，接著並重複使用通用且事先錄製好的訓練資料來增進兩者之間的權衡。根據知識轉移理論，重複使用事先錄製好的訓練資料可以補償因樣本之間的差異性造成的資訊不足，並克服維度傷害的

問題。此外，我們提出了一個信心模型，利用不同的特徵和回饋來對分類結果做信賴程度的評估，用以支援線上學習系統。根據模擬的結果，蒐集訓練所花的時間中，有93.4%可以被省略且不會造成準確度的下降。