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講師簡介
錢瑨　
台灣大學 土木系水利組　碩士
課程簡介

地震造成的災害及所帶來的大規模破壞是非常具有毀滅性的，因此許多國家長期進行地震活動等研究與監測，企圖從複雜資料中找到與地震潛勢及斷層活動相關之因素。台灣處於特殊的地質環境，更是積極參與地震相關的研究工作。此次的課程蒐集了一些從不同的面向與地震有關的資訊，主要想探掘可能造成地震的成因或是藉由水文資料的分析結果進而作為地震前兆的參考!
案例分享
　
1. 地下水水位異常變化及地震前兆的預測。
2. 颱風可能引發慢地震的發生。
3. 小地震能量的累積或釋放作為強大地震活動之觀察。
　

2008年 7月-9月 嘉義泰興國小的應變儀時間序列時頻圖

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講師簡介 　
　國立中正大學機械工程系　博士
課程簡介 　
　　 結構之自然頻率主要取決於其幾何外型、邊界條件及材料參數等，其數值可藉由量測得知。擁有系統之自然頻率資訊才能有效制訂機械系統之操作頻率範圍，避免運作頻率及其相關之倍頻激振引發結構產生共振。本課程之目的在於利用輸入之激振訊號以及輸出之結構振動訊號的相關特性估測出系統自然頻率。首先介紹輸入與輸出訊號之時間域自我與交互相關函數計算，再將其轉換至頻率域以求得自我頻譜與交互頻譜函數，即可利用這些函數計算出系統之頻率響應函數及輸入與輸出訊號之相干函數，而藉由頻率響應函數之大小、相位和相干函數之大小即可判斷系統自然頻率之所在位置。

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在人的身體裡，也有著許許多多潛藏訊號，這些潛藏訊號與體內的生理器官有著密切的關係，而這些潛藏訊號又名為生理訊號，是生物體內各個器官運作之時所產生的生理現象。藉由周邊硬體設備量測生理訊號，透過MSE進行訊號分析，進而推估生物體當下的生理狀況與人體複雜度分析。
　　 而MSE是Multiscale Entropy（多尺度熵）之縮寫，是分析時間序列內涵訊息之複雜性的一種數學方法，藉由計算系統在不同的時間─空間尺度下之熵值，提供檢驗訊號複雜度的一個量化標準。而複雜度越高，訊號的自我相似度越高。此法常用於生理訊號與病理學方面之研究。常應用於，腦電圖(EEG)，心電圖(ECG)，肌電圖(EMG)。
　　 此訊號分析演算法是由美國哈佛醫學院彭仲康教授所發展的，主要是針對人體的生理數據進行分析，經過分析系統解讀後成為指標性的生理訊號，經過訊號分析處理之後讓臨床醫師作為參考數據，而此次研討會將更加深入探討各種生理訊號的分析技巧之研究說明，並實際應用Vigual Signal操作讓學員了解訊號分析方法。

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活動照片如下:

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當日活動照片及教材下載聯結如下:
　

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本研究期望藉由機台聲紋檢測所獲得時域頻譜中，具有顯著變化區域之特徵值作為檢驗機台狀態之依據。此種方式較諸於振動頻譜分析，更具創新性，在實務應用上則更具方便性。基於此概念，本研究將結合電腦輔助工程分析與聲紋量測實驗，探討線性滑軌異常狀態導致平台振動聲紋特性變化之力學意義。研究結果顯示，線性滑軌之預壓力等級之不同或不均勻以及珠槽內部鋼珠缺損情況下，確實會影響定位平台運動中的聲紋特性。鋼珠缺損時將降低線軌接觸剛性，導致機台振動聲紋頻率降低，此顯示藉由聲紋特徵分析可以檢測機台中線軌狀態變化。應用此種特性，即可藉由振動實驗檢測機台內部元件是否發生異常，並提供作為設計檢驗的依據。

結論及未來展望
一、結論
本研究應用HHT時域特徵及FFT頻域響應來進行進給平台線性滑軌狀態振動及噪音分析，研究中籍由振動實驗及有限元素分析模型來驗証其結果，並討論其可行性及正確性。綜合研究結果，可以得到下列結論：
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