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時頻分析與迴轉機械之振噪檢測研討會-活動紀實

逸奇科技與行政院飛航安全委員會所合作舉辦「時頻分析與迴轉機械之振噪檢測研討會」，報名人數超過140人，令人惋惜的是當天受到卡玫基颱風影響欲參加之人員無法蒞臨現場交流。

在此提供相關教材下載聯結如下，若有任何意見也歡迎來信mk@ancad.com
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生醫訊號與時頻分析研討會-活動紀實

本次逸奇科技與中央大學-數學與理論物理中心所合作舉辦「生醫訊號與時頻分析研討會」，邀請到多位學者為大家帶來相關研究成果的發表，我們也很高興的看到超過150名的參加者前來共襄盛舉。相關內容及教材下載連結如下:
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腦波眨眼訊號濾除

適當排列Visual Signal之運算元件，可達到濾除腦波眨眼訊號的效果
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複雜度計算：以Visual Signal分析人體站立時平衡度之案例

　　統計與訊號學者們對於複雜(complex)一直有著相當濃厚之興趣。
　　
　　什麼是複雜度？如何定義與量化它？如何比較兩系統之複雜性？混亂與複雜有何不同？

　　在嚴格定義之前，可先舉兩個例子說明混亂與複雜的差異。
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黃鍔院士相關新聞報導

【2008-05-09/聯合報/A12版】
院士高招　量溫測橋兼辦案
【記者楊正敏／台北報導】
　中央大學數據分析方法研究中心主任黃鍔十年前發明適應性數據分析法，他以這項數學方法分析古氣候，發現地球大約每十萬年會有一個溫度的高峰，高峰和低峰的溫差可以達到十二、三度。根據數據，現在地球處在暖化高峰，若無人為干預，未來一萬年，地球氣溫會緩慢下降。 (More…)

科學計算趨勢與MATFOR應用實例

　　科學計算產業就是運用電腦科技來解決科學與工程問題的產業，包含結構分析、流體分析(cfd)、電磁計算(em)、生技產業(bio)、奈米技術(nano)、地質科學、天文分析、微機電(mems)與財務工程(financial)等。隨著科技迅速發展，科學計算者面臨的是日趨龐大的計算資料量，和越來越複雜的模擬模式，因此科學計算領域的發展不僅是一個高科技、高附加價值產業，亦可提昇傳統產業的提昇附加價值、幫助轉型及強化競爭力。藉由本身的技術內涵之提昇、產業領域知識與科學技算軟體應用結合，以及產業電子化所建構出的全球運籌能力。
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天行健 : Matfor在軌道動力的模擬

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　作者：陳立格／逸奇科技
　　Matfor有著優秀的科學3D秀圖能力，可直覺化地以動畫展式複雜數學方程式！
在此以太陽系作為Marfor在此領域的使用範例：
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鄭育能博士之文章

鄭教授個人簡介 >>>請點我檢視

以下文章，感謝鄭育能 教授提供。
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眨眼訊號移除

眼動訊號一直是妨礙腦波研究的重大問題，本節將介紹數種前人發展的眼動訊號移除法。

一、 Independent Component Analysis (ICA)
獨立成份分析法(ICA)是目前最常用的眼動訊號移除法，此方法假設所量測到的訊號是由數量相同的獨立訊號源發出的，因此ICA試圖計算一個轉換矩陣，讓計算出的訊號源具有最高的統計獨立性。此方法應用在腦波眼動訊號上則假設各種生理訊號和干擾訊號是互相獨立的，因此ICA可將眼動訊號和其他訊號分離，只要將計算求得之訊號源看似干擾訊號的部份丟棄，則可以得到剔除雜訊的新訊號。
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利用Visual Signal 解決震動噪音問題(二)

　　傳統的機械故障診斷，皆是利用麥克風量測聲音，再利用傅立葉進行頻譜分析，這種處理方法非常簡單且有效率，但是由於去除了時間資訊，所以某些訊號特徵並不能完全展現。
　　以下是車床主軸聲音檔，利用 Enhanced Morlet Transform 進行時頻分析之後，可以發現在 9000 Hz 附近有一個特徵頻率，估計是與軸承轉子數量成倍數關係。

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