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元智大學 資訊管理學系 謝瑞建所指導 施行的 基於人工智慧的臨床12導程心電圖心房顫動檢測 （2021），提出signal信號2線上看關鍵因素是什麼，來自於12導程心電圖、心房顫動、平穩小波變換、獨立分量分析、卷積神經網路、人工智慧。

而第二篇論文國立勤益科技大學 電機工程系 卜文正、趙貴祥所指導 陳炫豪的 具低成本之太陽光電發電廠遠端故障檢測系統開發 （2021），提出因為有 太陽光電模組陣列、故障檢測、Node-RED、開源時序型資料庫、訊息佇列遙測傳輸的重點而找出了 signal信號2線上看的解答。

最後網站Signal (電視劇) - 维基百科，自由的百科全书則補充：《Signal 信號》（韓語：시그널）為韓國有線電視台tvN自2016年1月22日起播出的金土連續劇，由金憓秀、趙震雄、李帝勳主演。本劇為tvN開台十週年特別企劃，是由擅長撰寫 ...

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基於人工智慧的臨床12導程心電圖心房顫動檢測

為了解決signal信號2線上看的問題，作者施行 這樣論述：

本研究顯示一種臨床 12 導程心電圖(ECG)信號處理方法和一個深度學習模型，來識別心房顫動 (Atrial Fibrillation，AF)。由於臨床 12 導程心電圖設備在心房顫動判別的解釋上，仍然存在著很高的偽陽性錯誤率。因此，非常需要開發一種基於人工智慧(Artificial Intelligence，AI)的方法來檢測心房顫動。首先，我們收集了臨床使用的 12 導程心電圖，心電圖設備對其解釋為心房顫動。再經過兩名資深心臟科醫師將收集的心電圖數據集重新的診斷作為標準。第二，我們使用先前實驗室開發的平穩小波變換(Stationary Wavelet Transform，SWT)和獨立成

分分析(Independent Component Analysis，ICA) ，對原始收集的 ECG 數據集，進行去除雜訊處理。第三，我們使用平行卷積神經網路 (Convolutional Neural Network，CNN) 模型，從收集的 ECG 數據集中，正確的篩選出真陽性心房顫動。結果顯示，我們開發的平行卷積神經網路模型，可以針對 571 筆訓練後的心電圖，有效地檢測出心房顫動。基於 88 筆心電圖測試數據集，該模型可以檢測心房顫動，靈敏度(Sensitivity)=98.5%，特異性(Specificity)=80%，精確度(Precision)=94.4%，準確度(Accura

cy)=94.3%，F1-measure=96.2%。總結，本研究與 ECG 設備對心房顫動的解釋相比，本研究中使用的方法，將心房顫動檢測的精確度，從 77% 提高到 94%。相信，本研究中所開發的模型，可以在不久的將來，實現於臨床應用。

具低成本之太陽光電發電廠遠端故障檢測系統開發

為了解決signal信號2線上看的問題，作者陳炫豪 這樣論述：

本論文主要目的在於開發一套低成本之太陽光電模組陣列(Photovoltaic Module Arrays, PVMAs)遠端故障檢測系統，該系統將故障檢測模組本體安裝於每一塊太陽光電模組(Photovoltaic Module)背面接線盒內，待日照強度充足時，太陽光電模組之電源將驅動故障檢測模組，即可透過訊息佇列遙測傳輸(Message Queuing Telemetry Transport, MQTT)之方式傳輸數據至伺服器主機進行資料分析。首先，將實驗案場建置為4串1併之太陽光電模組陣列方式，而該故障檢測模組以太陽光電模組輸出電壓經隔離型DC-DC電源模組後做為整體電路之電源供給，至於感

測系統則以微控制器(Microcontroller Unit, MCU)做為處理器主體，再結合以運算放大器(Operational Amplifier, OPA)組成差動放大器之電壓感測器(Voltage Sensor)、電流感測器(Current Sensor)及溫度感測器(Temperature Sensor)等，其中檢測之電壓及電流信號會送至類比數位轉換器(Analog-to-Digital Converter, ADC)，再透過I2C Bus（Inter-Integrated Circuit Bus）將信號送至微控制器，而溫度信號則使用單線匯流排(1-wire Bus)傳輸至MCU。故

障檢測模組將資料透過訊息佇列遙測傳輸之通訊協定將資料傳送至MQTT代理人(MQTT Broker)，至於伺服器主機端則架設視覺化IoT開發工具Node-Red，將故障檢測模組所傳送之繁雜數據以資料視覺化(Data Visualization)的方式顯示，同時將數據存入開源時序型資料庫(Open Source Time Series Database, OSTSDB)，以時間軸的方式分析，最後再透過異常警報通知，將太陽光電模組之故障檢測結果即時傳送至客戶端，以便通知其快速進行故障排除。所開發之故障檢測系統的硬體建置成本較既有之檢測系統低廉，有利於量產並具有市場競爭力。

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