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​3341 Signals and Systems

  • Course Time: Mon 09:10-12:00

  • Classroom: AT338

  • Course Outlines: This course covers fundamental concepts in signals and systems, which are broadly used for modeling, analyzing, and designing physical processes. Both the continuous-time and the discrete-time aspects will be considered. This course can be viewed as the prerequisite for the advanced courses such as linear systems, communication systems and digital signal processing.  The course is outlined as:

    • 1. Introduction to signals and systems;

    • 2. Linear time-invariant systems;

    • 3. Fourier series representation for periodical signals;

    • 4. Fourier analysis for continuous-time signals and systems;

    • 5. Fourier analysis for discrete-time signals and systems;

    • 6. Sampling;

    • 7. Filtering;

    • 8. Laplace transform and Z-transform. 

  • Textbook: "Signals and Systems", by A. Oppenheim, A. Willsky, and H. Nawab, 2nd Edition, Prentice Hall, 1997.

  • Lecture Notes:  Chapter0,  Chapter1, Chapter2, Chapter3, Chapter4, Chapter5, Chapter7

  • Grade: 成績

  • News:

    • HW1: 1.9, 1.25

    • HW2: 1.19, 1.27

    • 11/12舉行小考，範圍: Convolution

    • HW3: Implement convolution operation with programming

    • 11/26舉行期中考

    • 12/10舉行小考，範圍: Chapter 3 前段

    • 期末考與學期成績已公佈，有疑問者請於本周二(1/15) 0800-1100找助教查看考卷或與我聯絡，逾時不後。

 

​6653&9488 Digital Image Processing

  • Course Time: Tue 13:10-16:00 / 18:20-21:00

  • Classroom: AT336 / AT338 

  • Course Outlines: This course covers fundamental concepts and methods in digital image processing and their applications. The course is outlined as:

    • 1. Introduction to digital image processing;

    • 2. Digital image fundamentals;

    • 3.Image enhancement in the spatial domain;

    • 4. Image enhancement in the frequency domain;

    • 5. Image restoration;

    • 6. Color image processing;

    • 7. Wavelets and multiresolution processing;

    • 8.Morphological image processing;

    • 9.Image segmentation;

    • 10.  Image Pattern Classification (including deep learning and deep neural networks)

  • Textbook: "Digital Image Processing", by R. C. Gonzalez and R. E. Woods, 4th Edition, Pearson (開發), 2017.

  • Reference Books:  "Digital Image Processing Using MATLAB", 2nd Edition, by Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins, 
    McGraw-Hill, 2009.

  • Lecture Notes: Chapter0, Chapter1, Chapter2, Chapter3,  Chapter5, Chapter6, Chapter9, Chapter10, Chapter12

  • Grade: 碩博班成績, 在職班成績

  • News:

    • HW1: Image enlargement (10X) using the nearest neighbor and bilinear Interpolation. The deadline is 20th November.

    • HW2: Geometric spatial transformation: Perspective crop via geometric transformation (Spatial transformation: eight-parameter equations, Gray-level Interpolation: bilinear interpolation). The deadline is 27th November.

    • 作業繳交方式：內容為主要演算法與程式片斷，包含測試資料與結果，以及簡短的討論或結論等。請把書面報告WORD電子檔，程式Source code及相關測試資料先以Winzip或WinRAR壓縮，並以學號為其檔名，上傳到以下的FTP網站：
      IP：140.120      .182.30 , Port: 1023,  Username: ipstudent, Password: ip18

    • Final Project: 期末專題每組3-4人 (在職班1-2人)，分組名單與Proposal (one page) 請於11/27交，題目內容須用到本課程所涵蓋的影像處理方法。表現優良的組別，推薦參加「興創跨領域期末成果展」。

    • HW3:  Image enhancement by using convolution with Sobel filer and Laplacian filter, and Gamma correction. The deadline is 5th December.

    • 11/26晚上在職班的課暫停一次，補課時間另外通知。

    • HW4: Alpha-Trimmed Mean Filer. Also compared the result with the mean filter and median filter.  The deadline is 4th January.

    • HW5: Region-Filling.  The deadline is 4th January.

    • 期末報告日期: 碩博班: 12/25 在職班12/24，每組報告時間為8-10分鐘。每組須繳交一份5頁的期末書面報告。

    • 期末考與學期成績已公佈，有疑問者請於本周二(1/15) 0800-1100找助教查看考卷或與我聯絡，逾時不後。

 

​1502 Computers and Data Processing (計算機與資料處理)

  • Course Time: Tue 18:20-21:00

  • Classroom: L216 (水保系2F 計中第一PC教室)

  • Course Outlines: 本課程主要目標為使學生了解計算機, 包含硬體, 軟體, 網際網路等之基本知識與應用實作。本課程大綱如下：

    • 1.令人驚奇的電腦;

    • 2.與電腦做互動;

    • 3.輸出裝置;

    • 4.資料處理;

    • 5.電腦的資訊儲存;

    • 6.作業系統與使用者介面;

    • 7.網路與資料通訊;

    • 8.網際網路與線上資源;

    • 9.應用軟體: 文書處理與試算表;

    • 10.簡報程式和資料庫;

    • 11. 繪圖與多媒體;

    • 12.資訊系統的開發;

    • 13.軟體程式與發展;

    • 14.電腦與個人。 

  • Textbook: "新視界 計算機概論", 第八版, 施威銘研究室著, 旗標出版社

  • Reference Books:  "Word排版藝術", by 侯俊傑, 碁峰出版社  

  • Lecture Notes:  Chapter0, CICh01, CICh02, Hardware1, Hardware2, Hardware3, Hardware4, Hardware5, CICh03, CICh04, CICh05, OS, CICh06, WordArt, DBMS 

  • Grade: 成績

  • News:

    • HW1: RISC vs. CISC

    • 10/9 舉行小考，範圍: 第3章記憶單元

    • HW2: Unicode

    • 10/30舉行小考，範圍: 第5章數字系統轉換

    • 11/27班會停課一次 

    • 11/13舉行期中考，教室: 綜合大樓 Y202

    • 1/8舉行期末考，教室: 綜合大樓Y302

    • 期末考與學期成績已公佈，有疑問者請於本周二(1/15) 0800-1100找助教查看考卷或與我聯絡，逾時不後。

 

​4505 Information Management (資訊管理)

  • Course Time: Wed 18:20-21:00

  • Classroom: L216 (水保系2F 計中第一PC教室)

  • Course Outlines: 本課程資訊系統的理論與實務，讓同學瞭解管理資訊系統理論在實務面之應用。課程大綱如下：

    • 1. 資訊系統簡介

    • 2. 企業流程再造

    • 3. 資訊系統分析與設計

    • 4. 專案管理

    • 5. 企業資源規劃

    • 6. 供應鏈管理

    • 7.  客戶關係管理

    • 8.  電子資料交換系統

    • 9.  決策支援

    • 10.  資料探勷

    • 11.  電子商務

    • 12.  雲端運算

    • 13.  資料庫管理

    • 14.  網路管理

    • 15.  資訊安全

    • 16. 大數據－Big Data

    • 17.  物聯網

  • Textbook: 資訊管理概論(第三版), 陳瑞順, 全華圖書出版, 出版日期：2015/09/1

  • Lecture Notes:  IM2018

  • Grade: 成績

  • News:

    • HW1: 電子商業的個案分析

    • HW2: UML的範例

    • HW3: 甘特圖

    • 10/31舉行小考，範圍: 資料庫正規化

    • 11/14舉行期中考，教室: 綜合大樓 Y202

    • HW4: ERP 的個案分析探討

    • 1/2 期末分組報告，每組3-4人。題目：資訊系統於企業的實際應用與個案分析，每組口頭報告時間為8-10分鐘。每組須繳交一份至少5頁的期末書面報告，內容須包含：產業概況、個案背景、資訊系統導入過程、資訊系統導入後的優勢或相關問題討論，結論與心得。

    • HW5: 軟體及服務(SaaS)介紹。

    • 1/9舉行期末考，教室: 綜合大樓Y411

    • 期末考與學期成績已公佈，有疑問者請於本周二(1/15) 0800-1100找助教查看考卷或與我聯絡，逾時不後。

 

2274 Drone Image Processing and Applications (空拍機實務與影像處理)

  • Course Time: September 4th, 5th, and 7th,  09:00-16:00

  • Classroom: S821 (Room 821@Science Building)

  • Course Outlines:

    • 1. 認識UAV空拍機

    • 2. 空拍機的操作

    • 3. 使用Pix4D Capture做正射影像拍攝與建物3D模型的航線規劃

    • 4. 使用Photoscan製作空拍正射影像

    • 5. 使用Pix4D Mapper製作空拍正射影像

    • 6. 使用Pix4D Mapper製作建物3D模型

    • 7. 使用Pix4D Mapper繪製等高線

    • 8. 使用Pix4D Mapper近景攝影，製作3D物件模型

    • 9. 空拍機影像的分析與應用(Aerial photography, Environmental analysis, Agricultural analysis, Film/media, Object detection using CNN, etc.)

  • Lecture Notes: Drone2018 , Pix4D介紹

  • Grade: 成績 

  • News: 

    • 本課程有12Hours由群立科技專家來做空拍機介紹與示範空拍機, Pix4D Capture與Pix4D Mapper的使用。

    • 中興湖空拍正射測試影像: [Download], 中興湖正射影像(by Photoscan): [JPEG, KMZ],  中興湖正射影像(by Pix4D Mapper): [JPEG]

    • 行政大樓: 正射空拍影像集: [Download], 3D模型空拍影像集: [Download], 行政大樓正射影像(by Pix4D Mapper): [JPEG], 行政大樓3D Model [View]

    • 近景攝影-物體3D模型: 成果範例Video-腳踏車1, 腳踏車2, Doggy, Doll, 純喫茶

 

2273  Data Analysis and Graphics With R (R語言實務)

  • Course Time: August 30th, 31th and September 3rd,  09:00-16:00

  • Classroom: S821 (Room 821@Science Building)

  • Course Outlines: 

    • 1. RStudio 開發環境的建置與介紹

    • 2. 變數型態、向量運算、函數的使用

    • 3. 各種資料的讀取與匯入

    • 4. 直覺、吸睛的繪圖技巧

    • 5. 原始資料的整併和取樣

    • 6. 字串的處理與運算

    • 7. 迴圈、向量等群組資料的操作

    • 8. 報表、簡報和網頁呈現的技巧

    • 9. 各種統計、迴歸資料模型的應用

    • 10. R 軟體於深度學習(CNN)的應用

  • Textbook: R 軟體 資料分析基礎與應用 (R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics)，旗標出版公司

  • Reference Books:  R IN ACTION: Data analysis and graphics with R, by  Kabacoff, Robert I., Manning Publications, 2015.

  • Lecture Notes: R2018

  • Grade: 成績 

  • News:

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