機電工程學系

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系所沿革

為迎合產業機電整合人才之需求,本校於民國 91年成立機電科技研究所,招收碩士班學生;隨後並於民國93年設立大學部,系所整合為「機電科技學系」,更於101學年度起招收博士班學生。103學年度本系更名為「機電工程學系」,本系所之發展方向與目標,係配合國家政策、產業需求與技術發展趨勢而制定。本系規劃專業領域包含「精密機械」及「光機電整合」 為兩大核心領域, 使學生不但學有專精,並具跨領域的知識,期能強化學生之應變能力,以適應多元變化的明日社會。

教學目標主要希望教導學生機電工程相關之基本原理與實務應用的專業知能,並訓練學生如何運用工具進行設計、執行、實作與驗證各項實驗,以培養解決機電工程上各種問題所需要的獨立思考與創新能力。

基於建立系統性的機電工程整合教學與研究目標,本系學士班及研究所之教育目標如下:

一、學士班

1.培育具備理論與實作能力之機電工程人才。

2.培育符合產業需求或教育專業之機電工程人才。

3.培育具備人文素養、專業倫理及終身學習能力之機電工程人才。

二、研究所

1.培育具備機電工程整合實務能力之專業工程師或研發人才。

2.培育機電工程相關研究創新與產業應用之專業工程師或研發人才。

3.培育具備人文素養、專業倫理及終身學習能力之專業工程師或研發人才。

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    改良式對角化主要成份分析法應用於兩類別想像動作腦電波的分類
    (2007) 陳致仰
    本論文提出一個有效的方法,對受測者在意圖抬起左手小指頭與意圖吐舌頭時的腦電波做辨識。腦電波辨識是否成功的關鍵,在於特徵擷取與分類兩個議題。過去文獻將重點放在分類演算法的改良上,然而找出更簡單而重要的特徵,也可以獲得高辨識率。對角化主要成份分析法(DiaPCA)可以從腦電波高維度的時-頻-空域資料矩陣中找出主要的成份。被挑選出來的主要成份可構成一個較低維度的特徵矩陣,但仍保有兩種想像動作的腦電波之間主要的特徵差異。因此,藉由計算特徵矩陣間的歐氏距離就可分類腦電波。這個方法比起其他分類演算法,如支持向量機(SVM),不但較為簡單,而且不會降低辨識率。本論文提出利用「改良式對角化主成份分析法」對腦電波擷取特徵並辨識,結果顯示,腦電波辨識的準確率大幅提升了10.07%。