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(四)研究方法及步骤
本计画目的在於制作生命科学系所需要的生物讯号分析软体,便於分析声频与 生理电讯号之特性.利用 MATLAB 这套软体将生命科学系所使用的各种软体的相 关功能制作出来,并且将其不足功能加以整合开发,以便於他们在分析声音讯号时 可以更清楚地判读生物的习性与生理反应,兹将研究方法与步骤说明如下: 1. 了解需求 目前生命科学系所使用的软体是名为 BatSound 的声音分析软体,该 软体可以进行时域,频域(FFT)及时频分析(STFT)等,此软体欠缺滤波器设 计,其它时频分析工具(Wavelet, Wigner-Ville Distribution 等)与资料统计等 功能.
2.
资料文献收集 研读国内外关於有限脉冲响应(FIR),无限脉冲响应(IIR)与经验模态分 解法的相关论文,声音与时频分析书籍,MATLAB 介面程式开发的书籍, 了解 BatSound 软体的功能.
图 3.振幅大小
图 4.脉冲区间
图 5.Ultrasound detector D980
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3.
使用者介面程式撰写 使用者介面程式撰写
搜集有关 MATLAB-GUI 书籍与文献并与生命科学系师长讨论本软体所需要的 功能,包含图形化介面,数位滤波器,频谱分析,时频分析,资料统计…等等,并 使用 MATLAB 软体进行功能设计,下图为学生已完成的的介面雏型.
图 6.GUI 设计雏型
4.
软体功能分析与撰写 软体功能分析与撰写 功能分析与
下表简要描述本软体所需之功能以及程式设计的进行方式: 功能 进行方式 研读并整合 Matlab 讯号处理工具箱(Signal Processing 滤波器(Filter) Toolbox)所提供之 Digital Filter 相关函式,设计出所需 的功能. 经验模态分解法(EMD) 指导老师正在指导另一名同学进行 EMD 演算法之实 作,待其完成之后,可将该成果整合於本软体之中. 利用 Matlab 讯号处理工具箱(Signal Processing Toolbox) 频谱分析 中 所 提 供 之 快 速 傅 立 叶 转 换 (Fast Fourier Transform, FFT) 设计出所需的功能. (1)短时间傅立叶转换(STFT) 使用位於 Signal Processing : 时频分析 Toolbox 之 spectrogram 功能. (2)小波转换(Wavelet Transform) :使用 Wavelet Toolbox (3)其它时频工具:网路所搜寻到的 TFTB 工具箱 统计分析 利用 Matlab 统计工具箱(Statistics Toolbox)中所提供之 函式设计出所需的功能.
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(五)预期结果
本计画之执行,预期可达成下列之目标: 1. 完成生物讯号处理软体: 完成生物讯号处理软体: 本计画所开发之软体将具有以下之功能:友善的使用者介面,各式生 物讯号的读写,声频讯号的播放,杂讯与干扰之滤除,频谱分析工具,时 频分析工具与实验资料统计等.本软体除可提供本校生科系的师生使用之 外,当功能更完善时,将会把该软体置於网路上,提供给相关领域的学者 使用.
2.
跨领域的结合: 跨领域的结合: 透过此计划的执行,可以让生命科学系的师生了解本系师生的专长, 替未来的合作提供一个更稳固的基础.
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(六)参考文献
1. Norden E. Huang, Zheng Shen, Steven R. Long, Manli C. Wu, Hsing H. Shih, Quanan Zheng, Nai-Chyuan Yen, Chi Chao Tung and Henry H. Liu, "The Empirical Mode Decomposition and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Nonstationary Time Series Analysis", Proc. R. Soc. Lond. A, vol. 454, pp. 903-995, 1998. 2. Norden E. Huang, Manli C. Wu, Steven R. Long, Samuel S. P. Shen, Wendong Qu, Per Gloersen and Kuang L. Fan, "A Confidence Limit for the Empirical Mode Decomposition and Hilbert Spectrum Analysis", Proc. R. Soc. Lond. A, vol. 459, pp. 2317-2345, 2003. 3. P. Flandrin, G. Rilling, and P. Goncalves, "Empirical mode decomposition as a filter bank," IEEE Signal Process. Lett., vol. 11, no. 2, pp. 112–114, Feb. 2003. 4. Sanjit K. Mitra, Digital Signal Processing A Computer-Based Approach Third Edition, Mc Graw Hill, 2007 5. N. Morrison, Introduction to Fourier Analysis. New York: Wiley Interscience, 1994. 6. 7. J. S. Walker, Fast Fourier Transforms, 2nd ed. Boca Raton, FL: CRC,1996. A. Ameodo, E. Bacry, and J. F. Muzy, "Wavelet analysis of fractal signals," preprint, Sept. 1991. 8. 赵念民, "利用回声定位叫声特性鉴别东亚家蝠,摺翅蝠,台湾叶鼻蝠和台湾 小蹄鼻蝠之研究", 国立中山大学生物科学系硕士论文, 1998. 9. 李显宏, "MATLAB 介面开发与编译技巧 第二版", 文魁资讯, 2008.

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