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國立陽明交通大學 電子研究所 陳宏明、江蕙如所指導 何舉文的 系統模組的再佈局自動生成平台 （2021），提出電路學nilsson pdf關鍵因素是什麼，來自於靜態電路壓降、實體電路自動化、線性規劃、系統封裝、系統模組。
而第二篇論文國立中正大學 電機工程研究所 余英豪所指導 廖國欽的 基於FPGA單晶片及像素趨勢車道線檢測法實現車道線感測系統之研究 （2021），提出因為有 自動駕駛、車道線辨識、即時處理系統、先進駕駛輔助系統、線性回歸的重點而找出了 電路學nilsson pdf的解答。
系統模組的再佈局自動生成平台
為了解決電路學nilsson pdf 的問題，作者何舉文 這樣論述：
隨著現今物聯網與穿戴式裝置的崛起，我們對於系統模組的面積要求日益嚴格。系統封裝(SiP)相較於普通的模組可以提供更密的連線與擺放，因此廣泛使用於現在的系統設計中。而我們提出一種系統再規劃的想法，重新規劃原本系統模組，將模組移植到系統封裝中，將高密度連接區域分布於封裝層如匯流排，再將其他部分電路分布於印刷電路板層如電壓源與接地。這篇論文提出一種三階段方法來解決上述問題。我們提出的方法包含分群、擺置與繞線，分群用於決定哪些模組需要置放於同封裝內，繞線則用於優化訊號線總長度、電壓降與通孔數量。根據我們的實驗結果，在多個系統設計中，我們可以快速且有效地在考慮設計上的限制下完成分群，並且優化電路板上的
電壓降與最短化其訊號線繞線長度。
基於FPGA單晶片及像素趨勢車道線檢測法實現車道線感測系統之研究
為了解決電路學nilsson pdf 的問題，作者廖國欽 這樣論述：
車輛自動駕駛系統目前主要是由自動跟車 (Adaptive Cruise Control, ACC) 以及車道偏離警示 (Lane Departure Warning System, LDWS) 兩大系統所組成。然而，自動跟車系統在實現過程中，由於必須藉由前方車輛實現車輛跟隨功能，因此若無前方車輛時則無法實現此功能。反觀車道偏離警示系統是依據車道線軌跡來幫助車輛保持於車道內，因此具備較高實用性。在此，本研究特別針對車道感測進行研究。由於傳統的車道線感測必須仰賴高效率的電腦才能有效地完成運算，為了克服傳統車道線辨識的缺點，本研究專注於如何將車道線辨識演算法簡化，並實現在單晶片上，達到低功耗之目的
。本研究以單一數位相機及單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 實線以精簡之硬體電路達到即時於白天及黃昏情況下進行車道線辨識。透過像素趨勢車道檢測法 (Pixel Trend Lane Detection, PTLD) 擷取特徵，並將所得之車道位置利用線性回歸 (Linear Regression, LR) 決定車道線的軌跡，再透過左右車道回歸線取得車道的中心線，藉此引導車輛穩定行駛於車道中。另外，本研究還搭配語音辨識擴充模組 (DFR0177 Voice Recognition) 來辨識由Google Map路線規劃所傳出的語音指
令。根據辨識的結果，輸出行車指令給FPGA，以此決定車輛轉彎或直線行車路線模式。根據本研究之實驗結果，在使用每秒90張畫面播放速度以及640×480影像解析度情況下，只需11 ms即可擷取車道線特徵。而由左右車道線線性回歸決定出的中心線與實際影像中的中心線，誤差僅在5個像素以內。故本研究不管在運算速度以及準確度上均符合實際運用需求，未來可以有效幫助車輛穩定行駛於車道，達成自動駕駛之目的。